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| 基于深度学习的垃圾分类系统 | |
| 引用本文： | 陶航,江学焕,张金亮,陈波.基于深度学习的垃圾分类系统[J].湖北汽车工业学院学报,2022(2):36-39+44. |
| 作者姓名： | 陶航 江学焕 张金亮 陈波 |
| 作者单位： | 1. 湖北汽车工业学院电气与信息工程学院;2. 岭南师范学院电子与电气工程学院 |
| 基金项目： | 十堰市科学技术研究与开发计划项目（2021K60）； |
| 摘 要： | 针对现有主要依赖居民端和中转端的两级人工分拣方式存在效率低和成本高的问题，设计了基于深度学习的垃圾分类系统，阐述了系统的总体结构与应用界面设计。提出了基于ResNet50网络和迁移学习相结合的垃圾种类识别方法，在自制数据集上进行了垃圾分类模型的训练分析，将训练后的模型部署在树莓派4B上进行性能测试及系统测试。结果表明：垃圾种类的平均识别率达到0.98，单次分类识别的平均时间为1.3 s。 |
| 关 键 词： | 垃圾分类 ResNet50 迁移学习 |