一种基于卷积神经网络的生活垃圾分类检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110164847.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112884033A | 公开（公告）日 | 2021-06-01 |
| 申请公布号 | CN112884033A | 申请公布日 | 2021-06-01 |
| 分类号 | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 潘志刚;朱新荣;沈淑英 | 申请（专利权）人 | 浙江净禾智慧科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京睿智保诚专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 周新楣 |
| 地址 | 310030 浙江省杭州市余杭区五常街道西溪艺术集合村莲公荡路14号107室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的生活垃圾分类检测方法，涉及深度学习领域。在其训练阶段，构建卷积神经网络，使用原始垃圾图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到原始输入图像对应的边框回归坐标、目标分类结果和置信度大小；再通过计算原始输入图像对应的边框回归坐标、目标分类结果和置信度大小构成的集合与对应的原始输入图像对应的真实边框回归坐标、真实目标分类结果和真实置信度大小构成的集合之间的损失函数值，从而获得卷积神经网络分类检测训练模型的最优权值矢量和偏置项。优点是提高了垃圾桶生活垃圾分类预测的速率和精确率。 |
