典型文献
基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台设计
文献摘要：
针对前端垃圾分类采集的需求,研发了基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台.该平台使用"视觉检测与智能桶分离"及"桶盖与桶身分离"的机构设计,采用树莓派CM4、STM32 F103控制板及云平台组建云边协同的控制系统.通过构建大规模单物品垃圾图像数据集GarbageNet,设计基于深度跨连接网络的垃圾分类算法,实验平台对10大类垃圾识别率达97.2％.同时,面向实验教学需求,开发了通用图像分类模型实验架构,并设计了基于迁移学习的实验内容,在实验教学过程中取得良好成效.
文献关键词：
垃圾分类;迁移学习;图像数据集;智能垃圾桶
中图分类号：
作者姓名：
李祺;曾明;卢向哲;聂为之
作者机构：
天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学 电气工程与自动化国家级虚拟仿真实验教学中心,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]李祺;曾明;卢向哲;聂为之-.基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台设计)[J].实验室研究与探索,2022(04):68-73
A类：
GarbageNet
B类：
机器视觉,垃圾分类,实验平台,平台设计,平台使用,视觉检测,桶盖,身分,机构设计,树莓派,CM4,STM32,F103,控制板,云边协同,图像数据集,连接网络,分类算法,垃圾识别,识别率,实验教学,教学需求,用图像分类,分类模型,模型实验,迁移学习,实验内容,智能垃圾桶
AB值：
0.456247
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