固体金属垃圾分类中基于深度学习方法的研究

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固体金属垃圾具有巨大的回收利用空间和经济再利用价值.在日常生活中,金属垃圾的分类回收主要依靠传统人工分类,费时费力.为此本文提出一种基于深度学习的方法对金属垃圾进行分类:构建一个包含6类共17 804张图片的固体金属垃圾数据集并命名为GX-TrashNet;采用ResNet-101作为分类模型,加入注意力机制模块提升模型的分类准确率;使用卷积核大小为1*1的卷积层代替注意力机制模型中的全连接层,使用全局平均池化层作为分类器.实验结果表明,改进后的模型在GX-TrashNet上的分类准确率为97.00
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随着车联网技术在各国广泛的研究和普及,智能交通信号系统(Intelligent Traffic Signal System,ISIG)受到越来越多的关注,ISIG系统在真实的城市交通中表现出良好的效果,使城市交通信号规划迈入了新阶段。城市交通既要提高路口信号规划效率,也要保证车辆、行人和驾驶员的安全,针对ISIG系统的投毒攻击和安全性分析逐渐进入研究者的视野。攻击者通过篡改车载单元的数据直接影响系统的信号规划,造成交叉路口的拥堵,严重情况下会危及驾驶员和行人的安全,如何对多个车载单元可能受到的投毒攻击进行
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