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基于计算机视觉的垃圾分类系统设计

摘要

垃圾的合理化分类是实现垃圾量的减少、垃圾的无害化和垃圾的资源转化的重要环节。传统的垃圾分类大多数的方法都使用人工分拣的方式进行，该方式存在着分拣效率低、人工成本高等弊端。随着我国智能化设备水平的不断提高，使用计算机视觉智能设备进行垃圾分拣成为可能。因此，使用深度学习技术对垃圾进行自动化分类具有重要意义。

论文设计了基于python的垃圾识别分类系统，采用keras人工神经网络库，以TensorFlow为后端，在对于现有网络模型的分析基础上，搭建一套6层的CNN神经网络并实现了85%准确率的三分类和70%准确率的五分类。

论文