基于深度学习的智能垃圾分类系统研究

摘要：

目前我国对于智能化垃圾分类回收仍处于完善推广阶段.文中应用重构优化后的YOLOv5神经网络模型,搭配YOLOv5.s权重,TensorRT加速等手段能取得良好的智能垃圾分类识别效果,在其自建数据集准确率达95.23％以上,移动端部署识别速度达120 fps以上,同时搭配多级分类机构和物联网云平台等手段,能较好地实现智能垃圾分类系统社区化部署.有望解决日常生活中生活垃圾的自动分类问题,进一步缓解了日益增加的垃圾种类多、分类困难的问题,促进了垃圾分类的普及.

关键词：垃圾分类、深度学习、智能化、自动分类

分类号：TH122

在线出版日期：2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：100-103