基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别系统被引量：3

导出

摘要近些年来,随着人们生活水平的日益提升,环境保护意识也越来越强,垃圾分类进入到一个无法避免的环节。然而,在日常生活中,垃圾分类这项工作基本上由人工完成。此类操作具有效率低、分类易出错和工作量大等缺点。为了解决此问题,本文基于Faster R-CNN算法开发了一个简易的垃圾分类系统。该系统可对垃圾进行自动化识别,从而提高垃圾分类的效率。

作者陶威远姜太平郑一然

机构地区安徽工业大学计算机科学与技术学院

出处《网络安全技术与应用》 2020年第3期45-47,共3页 Network Security Technology & Application

关键词目标检测 FASTER R-CNN算法垃圾分类

分类号 TN713 [电子电信—电路与系统] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

参考文献2

1史凯静,鲍泓.基于改进的FAST R-CNN的前方车辆检测研究[J].计算机科学,2018,45(B06):179-182. 被引量：8
2王思佳,许富强,何昌鑫.浅谈基于视觉分析的工业分拣机器人的发展[J].山东工业技术,2017(24):22-22. 被引量：4

二级参考文献6

1刘洋,王海晖,向云露,卢培磊.基于改进的Adaboost算法和帧差法的车辆检测方法[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2013,41(S1):379-382. 被引量：14
2段振华,吴张永,王庆辉,温成卓,吴喜.工业机器人自动分拣输送线的研究[J].实验室研究与探索,2013,32(3):113-116. 被引量：12
3张全发,蒲宝明,李天然,孙宏国.基于HOG特征和机器学习的工程车辆检测[J].计算机系统应用,2013,22(7):104-107. 被引量：19
4郑胤,陈权崎,章毓晋.深度学习及其在目标和行为识别中的新进展[J].中国图象图形学报,2014,19(2):175-184. 被引量：147
5伍锡如,黄国明,孙立宁.基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法[J].机器人,2016,38(6):711-719. 被引量：57
6曹诗雨,刘跃虎,李辛昭.基于Fast R-CNN的车辆目标检测[J].中国图象图形学报,2017,22(5):671-677. 被引量：67

共引文献10

1谭景甲,何乐生,王俊.基于USRP与YOLOv3算法的信号采集与识别设计[J].现代电子技术,2019,42(23):53-57. 被引量：4
2李明熹,林正奎,曲毅.计算机视觉下的车辆目标检测算法综述[J].计算机工程与应用,2019,55(24):20-28. 被引量：41
3林晓农.基于机器学习的机动道路车辆冲突智能控制方法[J].兰州工业学院学报,2020,27(1):63-67.
4厍向阳,韩伊娜.基于残差网络的小型车辆目标检测算法[J].计算机应用研究,2020,37(8):2556-2560. 被引量：8
5吕福瑞.5G通信在道路、桥梁、隧道工程施工中的应用分析[J].工程建设与设计,2020(16):1-5. 被引量：7
6金旺,易国洪,洪汉玉,陈思媛.基于卷积神经网络的实时车辆检测[J].计算机工程与应用,2021,57(5):222-228. 被引量：8
7党淼,王娜.水果智能分拣产线的现状与发展趋势[J].兵工自动化,2021,40(5):18-21. 被引量：6
8唐倩,贺伟,张林江.基于空间转换网络的端到端车牌检测与识别[J].光电子．激光,2021,32(5):524-531. 被引量：8
9赵瑜,方亮,周云,周赛.基于深度学习理论和压缩感知技术的车辆识别与跟踪研究[J].地震工程与工程振动,2021,41(5):206-214. 被引量：4
10周耀威,孔令军,戴琪,郭乐婷,张楠,蒋阮昕明,叶全意,赵宁,金秀峰.基于多头自注意力机制的轻量级包裹破损检测算法[J].无线电通信技术,2025,51(1):161-170.

同被引文献54

1刘婷,周柏均,赵永生,时雷雨.基于卷积神经网络的无人船海面垃圾分类算法[J].船舶工程,2021,43(S01):399-404. 被引量：12
2高春雨,郭仁宁,纪俊红.城市生活垃圾风力分选效率研究[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2005,24(z1):278-279. 被引量：10
3郭志强.基于区域特征的小波变换图像融合方法[J].武汉理工大学学报,2005,27(2):65-67. 被引量：23
4张仲燕,赵根妹,梁琥琪,詹华晖,曹雪琴.聚酯（PET）废塑料分离回收方法研究[J].环境科学,1994,15(3):26-29. 被引量：6
5刁哲军,杨晓波,冯冀宁.利用同步自回归模型和小波特征进行纹理图像分割[J].河北师范大学学报（自然科学版）,2005,29(5):477-480. 被引量：6
6张洪建,王全强,宋振玲.废弃PCB中铝的涡电流分选研究[J].河北建筑科技学院学报,2005,22(4):12-15. 被引量：8
7王惠明,史萍.图像纹理特征的提取方法[J].中国传媒大学学报（自然科学版）,2006,13(1):49-52. 被引量：77
8程显毅,李小燕,任越美.图像空间关系特征描述[J].江南大学学报（自然科学版）,2007,6(6):637-641. 被引量：7
9刘丽,匡纲要.图像纹理特征提取方法综述[J].中国图象图形学报,2009,14(4):622-635. 被引量：436
10杨学权,蔡玉良,陈蕾,丁晓龙,穆加会,赵美江.生活垃圾重力分选机的开发计算[J].水泥工程,2010(2):43-47. 被引量：2

引证文献3

1梁蕊,陈冠益,颜蓓蓓,孙昱楠,陶俊宇.城市生活垃圾智能分类技术研究与应用进展[J].中国环境科学,2022,42(1):227-238. 被引量：15
2张辉.基于深度学习的作物杂草识别研究[J].长江信息通信,2023,36(9):25-28. 被引量：1
3赵趣超.基于机器学习的人脸识别系统研究[J].内蒙古科技与经济,2024(14):115-118.

二级引证文献16

1何婷婷,朱亚红,杨雪.基于深度学习的AI智能垃圾分类系统[J].新一代信息技术,2022,5(7):31-33.
2张燕.循环经济背景下城市居民垃圾智能化分类推进难点及对策[J].再生资源与循环经济,2022,15(7):22-24. 被引量：5
3毛昕蓉,赵嘉豪,史智帅.基于树莓派的智能垃圾分类系统设计[J].电子设计工程,2022,30(20):157-160. 被引量：5
4王晓斌,胡晓虎.基于人工智能的智慧垃圾站的设计和实现[J].今日自动化,2022(10):174-176.
5吕书清,杨俊,林梦瑶,武光华,田爽,王萍,李晓雅.基于人工智能的校园垃圾回收利用[J].再生资源与循环经济,2023,16(1):23-25.
6易才键,陈俊,王师玮.基于轻量型卷积神经网络的生活垃圾图像分类[J].软件工程,2023,26(3):41-45. 被引量：6
7李涛,田天祎,孙福明.基于动态对抗适应网络的垃圾分类算法[J].中国科技论文,2023,18(3):317-321. 被引量：1
8高子慧,牛冬杰,陈敢.生活垃圾中废旧塑料的机械分选技术研究进展[J].四川环境,2023,42(3):357-364.
9丁治中,胡娇,刘梦,郑莉莉,陈彤,方康,殷世平.基于IPA法的城市智能垃圾回收装置使用行为评价[J].人类工效学,2023,29(2):56-63.
10马含章,王淼鑫,钟拼扬,刘华,常若葵,董晋峰.视觉识别的生活垃圾分类系统设计[J].天津农学院学报,2023,30(4):53-57. 被引量：2

1付瑶,万静,邢立栋.基于条件随机场与信息熵的特定领域概念发现[J].计算机应用研究,2020,37(3):708-711. 被引量：5

网络安全技术与应用

2020年第3期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别系统被引量：3

参考文献2

二级参考文献6

共引文献10

同被引文献54

引证文献3

二级引证文献16

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别系统 被引量：3

参考文献2

二级参考文献6

共引文献10

同被引文献54

引证文献3

二级引证文献16

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于Faster R-CNN算法的垃圾分类识别系统被引量：3