【摘 要】
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近年来,随着我国城镇化建设进程不断加快的同时,建筑固废的产量也在与日俱增,给社会和自然环境带来了巨大压力。然而建筑固废资源化利用领域大多依赖人工分选,导致分选效率低下,处理规模偏小,自动化程度不高。因此本文对建筑固废进行智能化分选研究,以建筑固废为研究对象,通过机器视觉技术代替人眼对建筑固废进行目标检测,通过深度学习技术代替人脑对建筑固废进行识别分类,通过脉冲气流喷枪代替人手对建筑固废进行分选,将
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近年来,随着我国城镇化建设进程不断加快的同时,建筑固废的产量也在与日俱增,给社会和自然环境带来了巨大压力。然而建筑固废资源化利用领域大多依赖人工分选,导致分选效率低下,处理规模偏小,自动化程度不高。因此本文对建筑固废进行智能化分选研究,以建筑固废为研究对象,通过机器视觉技术代替人眼对建筑固废进行目标检测,通过深度学习技术代替人脑对建筑固废进行识别分类,通过脉冲气流喷枪代替人手对建筑固废进行分选,将机器视觉、机器学习和深度学习等技术方法综合应用于建筑固废的分选处理中,在完成对建筑固废类别信息和位置信息进行自动化获取的基础上,实现对建筑固废的智能化分选。本文主要进行了以下研究工作:（1）通过相机采集、图像分割、数据增强和数据标注等图像处理操作,制备了可用于图像分类和目标检测任务的五种建筑固废图像数据集。此外针对建筑固废图像皮带背景占比过大的问题,使用多种图像分割算法对数据集进行了批量分割实验,并使用形态学处理和统计学原理对相关算法进行了改进。最后通过多种分割性能评价指标确定了针对不同材质建筑固废的最佳批量分割算法。（2）对于建筑固废分类识别问题,首先基于特征提取和机器学习方法,设计并实现了一种建筑固废图像分类算法,并通过消融对比实验和性能评估分析得出了最佳算法设计流程,在对应测试集上达到了72.8%的分类准确率。另外基于深度学习方法,搭建并训练了多种卷积神经网络模型,其中VGGNet和Res Net模型在对应测试集上达到了99.0%的分类准确率。此外根据合并测试集上的性能评估指标选取Res Net模型作为建筑固废图像分类的基线模型,并使用迁移学习和训练超参数调整等优化策略对模型进行优化改进,使其在合并测试集上的分类准确率达到了91.9%,能够更加精确地实现建筑固废智能识别。（3）对于获取建筑固废位置信息的目标检测问题,一方面设计了基于背景建模法和Res Net优化模型的建筑固废目标检测算法;另一方面利用基于深度学习技术的SSD算法实现目标检测,并通过将原始算法中的VGG基础网络结构替换为Res Net结构、使用迁移学习等进行优化改进,使其对建筑固废进行目标检测的@0.5指标达到了0.985。最后通过多维度的目标检测性能对比,选择了改进的SSD算法实现建筑固废的目标检测。（4）完成了对建筑固废智能分选流程的设计,并根据相关需求进行了硬件选型和平台搭建,此外在实验室环境下对建筑固废进行了初步的分选实验,验证了建筑固废智能分选平台的有效性和实用性。
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