典型文献
基于云边端协同垃圾分类检测系统的设计和实现
文献摘要：
针对人工分拣垃圾成本过高影响垃圾分类推广的问题,将计算机视觉中的物体检测应用于垃圾分类领域,实现"云、边、端"协同的垃圾分类检测系统开发.从垃圾物体数据采集和预处理,到配置YOLO v3神经网络模型,并将模型部署在硬件开发板上,通过摄像头识别垃圾物体并完成垃圾分类检测任务,实现理论研究到生产实践落地的整个过程.
文献关键词：
垃圾分类;物体检测;云边端协同;Caffe框架;YOLO v3
中图分类号：
作者姓名：
周原
作者机构：
闽江师范高等专科学校 数字信息工程学院,福州 350018
文献出处：
引用格式：
[1]周原-.基于云边端协同垃圾分类检测系统的设计和实现)[J].河北软件职业技术学院学报,2022(03):12-16
A类：
Caffe
B类：
云边端协同,垃圾分类,分类检测,设计和实现,人工分拣,高影响,类推,计算机视觉,物体检测,检测应用,系统开发,YOLO,v3,模型部署,开发板,摄像头,生产实践
AB值：
0.286259
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