【摘 要】
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为有效解决垃圾分类物理分拣难度大、环保效益差等问题,研发一种基于Tensor Flow设计的智能垃圾识别处理系统,对其图像采集流程、图像识别SSD学习模型和Web终端进行深入设计,并分类进行了实验室数据测试。测试结果表明:系统前期误差较大,但随着对模型的不断深入学习,对图像的识别率能够不断提高。系统对纸张类识别率最低,准确率仅为77.8%,对玻璃制品的识别准确率可达到96.7%,能够满足系统要求。
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为有效解决垃圾分类物理分拣难度大、环保效益差等问题,研发一种基于Tensor Flow设计的智能垃圾识别处理系统,对其图像采集流程、图像识别SSD学习模型和Web终端进行深入设计,并分类进行了实验室数据测试。测试结果表明:系统前期误差较大,但随着对模型的不断深入学习,对图像的识别率能够不断提高。系统对纸张类识别率最低,准确率仅为77.8%,对玻璃制品的识别准确率可达到96.7%,能够满足系统要求。
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