典型文献
基于MobileNet v2的智能垃圾分类系统
文献摘要：
随着生活水平的不断提高,我国生活垃圾总量不断增长,但生活垃圾的分类处理能力及技术相对有限和落后.现有的垃圾分类方式主要依靠人工分辨,很多居民对于垃圾分类的意识不足,往往无法做到正确有效的分类.本系统由主控板、机器视觉模块及云服务器后台组成.利用Tensorflow框架下的MobileNet v2网络模型进行识别分类,借助STM32F103ZET6主控核心对识别结果进行处理,并通过WiFi模块上传至云服务器实现数据存储.云服务器使用腾讯云部署的EMQ服务器,作为本系统后台以供后续数据分析使用.实验结果表明,在网络模型文件仅占697KB的情况下,训练集的准确率达到93％,可以实现可回收垃圾较为准确的智能分类.
文献关键词：
MobileNet v2;垃圾分类;机器视觉;STM32
中图分类号：
作者姓名：
张兆屹;李和福;王明红
作者机构：
聊城大学物理科学与信息工程学院,聊城 252000
文献出处：
引用格式：
[1]张兆屹;李和福;王明红-.基于MobileNet v2的智能垃圾分类系统)[J].现代计算机,2022(14):96-101,116
A类：
EMQ,697KB
B类：
MobileNet,v2,智能垃圾分类系统,生活垃圾,分类处理,处理能力,分类方式,工分,确有,本系,统由,主控板,机器视觉,云服务器,后台,Tensorflow,识别分类,STM32F103ZET6,WiFi,数据存储,腾讯云,云部署,模型文件,训练集,可回收垃圾,智能分类
AB值：
0.359301
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
