典型文献
基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计
文献摘要：
目前,人类对资源需求的日益增加造成严重的环境问题,如何有效地实施环境保护是人类共同面临的课题.按照垃圾分类准则,文章设计制作了一个2000张的垃圾数据集,并分为四类.利用ResNet进行目标分类网络模型训练,将训练好的模型载入到主控模块,结合HuskyLens视觉传感器、舵机分拣模块、红外感应溢满模块,实现对目标垃圾的检测识别、自动分拣及溢满报警.该设计完成度高,稳定性较强,后期可进行工程实现投入实际生活中.
文献关键词：
神经网络;垃圾分类;HuskyLens视觉传感器;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
李平原;宋晓炜;王玉莹
作者机构：
中原工学院 电子信息学院,河南 郑州 450007;开封大学,河南 开封 475004
文献出处：
引用格式：
[1]李平原;宋晓炜;王玉莹-.基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计)[J].现代信息科技,2022(17):45-47,52
A类：
HuskyLens
B类：
垃圾分拣,分拣系统,资源需求,加造,垃圾分类,设计制作,四类,ResNet,目标分类,分类网络,模型训练,练好,载入,主控模块,视觉传感器,舵机,红外感应,溢满,检测识别,自动分拣,完成度,实际生活,目标检测
AB值：
0.435265
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