基于深度学习的生活垃圾快速识别分类系统研究
朱峰
摘要：为了提升生活垃圾处理的效率与准确性,文章介绍基于深度学习的生活垃圾快速识别分类系统的设计与实现,分析深度学习技术在垃圾识别中的应用及其特征提取方法,提出了系统的硬件选择方案与应用场景搭建策略.研究内容包括基于卷积神经网络(CNN)的垃圾图像识别、多尺度特征提取与选择、机械臂与摄像头的硬件配置以及系统在垃圾处理厂、社区垃圾站和智能垃圾桶等场景中的应用.通过测试环境技术参数设计,评估系统的识别分类效率与准确率.研究表明,该系统在智能化、自动化与网络化方面展现出显著优势,为生活垃圾的高效分类与处理提供参考.
关键词：深度学习快速识别分类生活垃圾
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-05-25
页数：4( 124-127 )
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