基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法

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中文摘要：针对传统图像识别技术应用于垃圾图像的识别及分类中存在的误差较大的问题,文章提出一种基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法.采用二维中值滤波法,对自主拍摄和网络收集而构建的居民生活垃圾图像数据集图像进行去噪处理.应用多尺度融合方法对去噪后的图像质量进行增强处理,以此完成对垃圾图像的预处理.最后,设计一个双线性注意力网络模型,经过模型训练完成垃圾图像的分类识别.实验结果表明,应用该方法识别并分类居民生活垃圾图像的准确率为96.5％,说明该方法具有较好的有效性与较高的准确性.

作者：

张旭鹏、魏建兵

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作者单位：

甘肃林业职业技术学院,甘肃天水 741020

关键词：

双线性注意力网络垃圾图像图像识别垃圾分类

基金：

2023年甘肃省创新创业教育改革项目

项目编号：

2023-14

出版年：

2024

DOI：

10.20153/j.issn.2096-9759.2024.01.032

长江信息通信

湖北通信服务公司

长江信息通信

影响因子：0.338

ISSN：2096-9759

年,卷(期)：2024.37(1)

参考文献量8