【摘 要】
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针对人工分拣垃圾成本过高影响垃圾分类推广的问题，将计算机视觉中的物体检测应用于垃圾分类领域，实现“云、边、端”协同的垃圾分类检测系统开发。从垃圾物体数据采集和预处理，到配置YOLO v3神经网络模型，并将模型部署在硬件开发板上，通过摄像头识别垃圾物体并完成垃圾分类检测任务，实现理论研究到生产实践落地的整个过程。
【机 构】
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闽江师范高等专科学校数字信息工程学院
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针对人工分拣垃圾成本过高影响垃圾分类推广的问题，将计算机视觉中的物体检测应用于垃圾分类领域，实现“云、边、端”协同的垃圾分类检测系统开发。从垃圾物体数据采集和预处理，到配置YOLO v3神经网络模型，并将模型部署在硬件开发板上，通过摄像头识别垃圾物体并完成垃圾分类检测任务，实现理论研究到生产实践落地的整个过程。
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