【摘 要】
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基于现在环保的要求,对于垃圾进行分类和回收是十分必要的。然而,在我们的日常生活中,垃圾分类的工作主要由人工完成。人工操作具有工作量大、效率低和分类不准确等缺点。为了解决该问题,本文提出一种基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别方法。该方法可自动对垃圾进行分类识别,从而提高垃圾分类的效率。本文所提出的垃圾图像分类算法是一种基于SMC滤波器的Faster R-CNN算法。该方法将目标图像迭代为
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基于现在环保的要求,对于垃圾进行分类和回收是十分必要的。然而,在我们的日常生活中,垃圾分类的工作主要由人工完成。人工操作具有工作量大、效率低和分类不准确等缺点。为了解决该问题,本文提出一种基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别方法。该方法可自动对垃圾进行分类识别,从而提高垃圾分类的效率。本文所提出的垃圾图像分类算法是一种基于SMC滤波器的Faster R-CNN算法。该方法将目标图像迭代为一组样本,从而使Faster R-CNN检测器对图像进行细化。本文的实现主要依据以下两个策略:(1)边界框策略:通过调整Faster R-CNN深度网络的体系结构,提取出生活垃圾对象候选的边界框。该策略给出了一组由Faster R-CNN输出层预测的垃圾对象组成的建议集。(2)验证策略:从目标场景中选择未标记的样本。该策略利用由Faster R-CNN的输出层返回的置信度得分与从目标图像中提取的信息之间进行关联,以便有利于从目标场景中选择正样本并减少在训练数据集中引入错误标记的风险。最后,本文采用了网络图片数据集和实验室图片数据集,分别进行了实验验证。实验结果表明,本文提出的方法具有更高的查全率和查准率,因此本文方法能够更有效地识别生活垃圾图像。
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