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基于图像的城市场景垃圾自动检测
被引量：
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作者
魏书法
程章林
《集成技术》
2017年第1期39-52,共14页
基于城市场景照片快速准确地自动检测垃圾在"智慧城管"等应用中具有重要的研究价值。城市垃圾在颜色纹理、几何形态上具有极大的多样性,甚至部分垃圾的认定具有一定的主观性,这给垃圾自动检测带来很大的挑战。文章提出了一种...
基于城市场景照片快速准确地自动检测垃圾在"智慧城管"等应用中具有重要的研究价值。城市垃圾在颜色纹理、几何形态上具有极大的多样性,甚至部分垃圾的认定具有一定的主观性,这给垃圾自动检测带来很大的挑战。文章提出了一种基于高速区域卷积神经网络的垃圾检测方法,通过使用数据融合、数据扩充、迁移学习等方法解决训练样本不足的问题,实现了城市场景图片中垃圾的自动、快速、准确检测。文章最后基于深圳市道路垃圾照片构建了一个包含多种形态类型垃圾的垃圾图片数据库,在该库中垃圾检测准确度高达89.07%。
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关键词
垃圾检测
深度学习
迁移学习
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职称材料
题名
基于图像的城市场景垃圾自动检测
被引量：
1
1
作者
魏书法
程章林
机构
中国科学院深圳先进技术研究院
中国科学院大学深圳先进技术学院
出处
《集成技术》
2017年第1期39-52,共14页
基金
深圳市基础研究项目(JCYJ20140901003938994
JCYJ20150401145529008)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(61379091
61602461)
863项目(2015AA016401)
文摘
基于城市场景照片快速准确地自动检测垃圾在"智慧城管"等应用中具有重要的研究价值。城市垃圾在颜色纹理、几何形态上具有极大的多样性,甚至部分垃圾的认定具有一定的主观性,这给垃圾自动检测带来很大的挑战。文章提出了一种基于高速区域卷积神经网络的垃圾检测方法,通过使用数据融合、数据扩充、迁移学习等方法解决训练样本不足的问题,实现了城市场景图片中垃圾的自动、快速、准确检测。文章最后基于深圳市道路垃圾照片构建了一个包含多种形态类型垃圾的垃圾图片数据库,在该库中垃圾检测准确度高达89.07%。
关键词
垃圾检测
深度学习
迁移学习
Keywords
garbage detection
deep learning
transfer learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图像的城市场景垃圾自动检测
魏书法
程章林
《集成技术》
2017
1
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