基于卷积神经网络的智能分类垃圾系统设计

邓浩 ¹江旺²

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作者信息

1. 湖南交通工程学院电气与信息工程学院,湖南长沙421001
2. 深圳店匠科技有限公司,广东深圳518052
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摘要

该设计的目的是为了提高垃圾分类的效率,更好、更准确的完成垃圾分类工作.设计利用图像分类技术和迁移学习方法,对轻量级MobileNet卷积神经网络进行迁移学习,构建垃圾分类模型,通过不断给机器"喂数据"的机器自学习过程,提高识别准确性.测试表明,系统对相关特征比较明显的垃圾可以达到98％左右的识别准确率,达到了预期设计目标.

关键词

深度学习/卷积神经网络/垃圾分类

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基金项目

湖南省普通高等学校教学改革研究项目(2021)(HNJG-2021-1273)

湖南省大学生创新创业训练计划(2021)(S202113924017)

出版年

2022

湖南科技学院学报

湖南科技学院

湖南科技学院学报

影响因子：0.247

ISSN：1673-2219

被引量2

参考文献量4

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