【摘 要】
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针对人工垃圾分拣效率低、工作环境恶劣且成本高的问题，本文提出了一套智能可回收垃圾分拣系统，该系统采用RGB图像作为视觉信息输入，通过目标检测算法获取垃圾在传送带上的位置坐标信息，并通过机械臂对垃圾进行分拣操作。可回收垃圾形态各异、种类繁多，为提高检测算法的泛化能力，本文建立了一个含36572帧图片的可回收垃圾数据集，并基于此数据集上训练目标检测算法。本研究基于YOLOv4提出了嵌入注意力机制的目标
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针对人工垃圾分拣效率低、工作环境恶劣且成本高的问题，本文提出了一套智能可回收垃圾分拣系统，该系统采用RGB图像作为视觉信息输入，通过目标检测算法获取垃圾在传送带上的位置坐标信息，并通过机械臂对垃圾进行分拣操作。可回收垃圾形态各异、种类繁多，为提高检测算法的泛化能力，本文建立了一个含36572帧图片的可回收垃圾数据集，并基于此数据集上训练目标检测算法。本研究基于YOLOv4提出了嵌入注意力机制的目标检测算法Attn-YOLOv4，经实验验证，Attn-YOLOv4算法的mAP比原始YOLOv4算法高0.16%。在静态识别功能的基础上，本文提出基于多线程的目标跟踪算法实现了对运动垃圾的快速稳定跟踪，在20mm误差范围内达到了0.945的精确度。此外，后处理模块对图像进行形态学处理并获取垃圾的世界坐标以及放置角度，供机械臂进行分拣操作。最后，本研究分别对目标检测和跟踪算法进行验证，并在实际分拣流水线上验证并评估了该智能可回收垃圾分拣系统的可行性、精度及分拣的成功率。
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