基于深度残差网络ResNet的废料瓶分类系统

为探索深度学习在资源回收领域中的应用,采用深度残差网络ResNet18网络模型将废料瓶分类为塑料瓶、金属瓶、玻璃瓶、纸瓶四类。在图像采集过程中,利用Opencv识别出主体对象,并去除多余的背景,将图像预处理为224×224矩阵数据,以减少模型运算量,再以TF2.0框架为后台搭建ResNet18残差网络,并在卷积层后激活函数前增加BN层减少模型训练时间。最终基于深度残差网络ResNet18的废料瓶分类识别正确率为89.4%,实现了对废料瓶子的有效分类,但识别正确率仍有待提高。

关于个人信息废料处理的研究

在本论文中,引用了各种关于个人信息报废处理的研究和会议记录,首并介绍了现阶段关于用户信息的研究报告的研究结果,以及当前市面上的各种个人信息摘要管理软件,发现当前各种软件的缺陷。并进行了大量的实验,通过记录、类比的研究方法,记录下了多位实验者的信息,根据当前的的研究结果,得出了实现个人信息报废处理机制的方法和实验结果,在技术层面上,初步做出了一套,能够基本上满足人们日常需求的个人信息废料处理系统。

废铝的回收利用

扼要论述了废铝在现代经济建设和人民生活中重要作用。作者结合亲身实践联系社会再就业工程就如何进一步加强我国的废铝回收与利用、发展第三产业等发表了自己独特见解。