【摘 要】
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随着社会的发展,人类在日常生活产生大量垃圾,为提高垃圾的资源价值,垃圾分类成为重要的手段.为了更好的实现垃圾分类,本文运用深度学习图像识别技术,设计了一个智能垃圾分类系统.本系统以K210芯片为主控芯片,采集垃圾的图像,通过垃圾图像分析并识别出垃圾的种类,在显示屏上显示结果,并且控制舵机打开对应的垃圾桶.本系统主要有五个模块:图像采集模块、图像识别模块、微处理器模块、显示模块、驱动模块.系统在图像识别过程中采用MobileNetV1模型对于训练垃圾数据集进行分类,识别准确率达到90％.系统测试结果表明,基
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院 江苏 盐城 224051;盐城工学院信息工程学院 江苏 盐城 224051;盐城工学院机械工程学院 江苏 盐城 224051;盐城工学院信息工程学院 江苏 盐城 224051
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随着社会的发展,人类在日常生活产生大量垃圾,为提高垃圾的资源价值,垃圾分类成为重要的手段.为了更好的实现垃圾分类,本文运用深度学习图像识别技术,设计了一个智能垃圾分类系统.本系统以K210芯片为主控芯片,采集垃圾的图像,通过垃圾图像分析并识别出垃圾的种类,在显示屏上显示结果,并且控制舵机打开对应的垃圾桶.本系统主要有五个模块:图像采集模块、图像识别模块、微处理器模块、显示模块、驱动模块.系统在图像识别过程中采用MobileNetV1模型对于训练垃圾数据集进行分类,识别准确率达到90％.系统测试结果表明,基
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