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基于深度学习的智能分类垃圾桶

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垃圾分类已成为全国新风尚,但是垃圾分类的过程中,由于垃圾品类复杂而繁多,群众反应存在分类困难.为了更好地解决垃圾分类困难这一社会热点问题,为垃圾分类提供一种自动化、智能化的解决方法迫在眉睫.论文改进了垃圾图像识别技术,提出了一种基于深度学习的智能分类垃圾桶.论文设计了"Y"字型物理模型,运用了LeNet-5深度学习模型,集成了舵机、超声波、蓝牙等模块,最终实现了精准识别垃圾种类、自动化分类垃圾、满桶提醒和蓝牙传输等功能.实验表明,论文设计的基于深度学习的智能分类垃圾桶具有较好的智能性,提高了垃圾分类的准确率和效率,方便了群众垃圾分类.
Intelligent Classification Trashcan Based on Deep Learning

卢淑怡、魏爽、万思远

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上海师范大学信息与机电工程学院 上海 200234

垃圾分类 深度学习 LeNet-5模型 图像识别

国家自然科学基金上海市自然科学基金

6140114519ZR1437600

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.028

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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