期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于深度残差网络ResNet的废料瓶分类系统 被引量:5
1
作者 王浩 《科技与创新》 2020年第14期71-72,共2页
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... 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。 展开更多
关键词 废料瓶分类 OPENCV 深度学习 ResNet18
下载PDF
基于计算机视觉的智能废料瓶分类系统
2
作者 卫宣伶 《长江信息通信》 2022年第12期107-109,共3页
可再生资源的回收利用符合我国可持续发展战略目标,有利于实现废料利用和自然生态环境的保护,为确保可再生资源的高效回收,垃圾分类作为其前提条件必须给予足够的重视。废料瓶作为垃圾回收中重要的一环具有数量大、回收价值高等特点,但... 可再生资源的回收利用符合我国可持续发展战略目标,有利于实现废料利用和自然生态环境的保护,为确保可再生资源的高效回收,垃圾分类作为其前提条件必须给予足够的重视。废料瓶作为垃圾回收中重要的一环具有数量大、回收价值高等特点,但因其处理方式不同,往往需要进行预先的智能筛选与分类。文章针对智能废料瓶硬件、软件两方面进行设计,最后就识别算法进行了深入的探讨、分析与研究。 展开更多
关键词 废料瓶 计算机视觉技术 图像识别 算法
下载PDF
Analysis of Problems and Countermeasures about Recyclables Study on PET Bottles and Used Batteries
3
作者 Sheng-yu WANG 《International Journal of Technology Management》 2015年第5期116-117,共2页
Advances in technology make full use of recyclable material as possible, so the efficient recovery of Recyclable material can avoid a lot of energy waste. This paper takes the PET plastic bottles and waste battery as ... Advances in technology make full use of recyclable material as possible, so the efficient recovery of Recyclable material can avoid a lot of energy waste. This paper takes the PET plastic bottles and waste battery as an example, simple analyses the current situation of China' s processing Recyclable substance and development trend, and compared with the foreign outstanding cases, finally proposes the solution 展开更多
关键词 RECYCLE waste bottles BATTERY
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部