- 本设计使用目标检测识别进行分类垃圾以代替传统的人工分类。本设计旨在用前沿的YOLOv3模型去实现准确的垃圾识别。设计中的模型利用Anaconda搭建环境变量，并在Pycharm软件上运行模型。YOLOv3模型实验所需的数据集来自华为云人工智能大赛提供的垃圾分类数据集，共有44种垃圾类别，图片数为1.9万张。经测试发现YOLOv3模型能够快速而又准确地识别出44种垃圾，随后通过蓝牙发出信号给STM32单片机部分，单片机通过控制舵机旋转后完成全自动化垃圾分类。
- 关键字：智能分类垃圾桶环境保护STM32单片机深度学习TensorFlowYOLOv3202202
智能分类垃圾桶介绍
您好，目前还没有人创建词条智能分类垃圾桶!
欢迎您创建该词条，阐述对智能分类垃圾桶的理解，并与今后在此搜索智能分类垃圾桶的朋友们分享。
创建词条
关于我们-
广告服务-
企业会员服务-
网站地图-
联系我们-
征稿-
友情链接-
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
