典型文献
基于OpenMV图像识别的垃圾分类小车系统设计与实现
文献摘要：
垃圾分类是垃圾处理中提高资源利用率、实现可持续发展的一种方式.本研究以STM32F103C8T为主控芯片,通过集成3轴陀螺仪、3轴加速度、电机编码器传感器,并结合OpenMV摄像头模块,从而设计出一款基于图像识别的垃圾分类小车系统.该系统通过卷积神经网络算法对可回收垃圾、不可回收垃圾、有害垃圾进行图像识别分类,选取3类垃圾图片共500张,并对系统进行不断的训练,使其识别率能达到一定的准确率.对试验结果进行误差分析,发现训练好的垃圾图像识别系统的平均精度为89％～98％、平均相对误差率在10％以内,试验结果证明该系统在垃圾分类上具有一定的实用性.
文献关键词：
图像识别;垃圾分类;小车系统;OpenMV;STM32
中图分类号：
作者姓名：
王梁;韦春明;陈俊洁
作者机构：
梧州学院电子与信息工程学院,广西 梧州 543000;广西机器视觉与智能控制重点实验室,广西 梧州 543000
文献出处：
引用格式：
[1]王梁;韦春明;陈俊洁-.基于OpenMV图像识别的垃圾分类小车系统设计与实现)[J].河南科技,2022(18):15-20
A类：
STM32F103C8T
B类：
OpenMV,图像识别,垃圾分类,小车系统,系统设计与实现,垃圾处理,高资源利用率,主控,陀螺仪,编码器,摄像头模块,统通,神经网络算法,可回收垃圾,有害垃圾,识别分类,识别率,误差分析,练好,识别系统,平均相对误差,误差率
AB值：
0.269222
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