基于ResNet50的列车常见垃圾自动分类算法

作     者：张丽艳 赵艺璇 牟钰鹏 李林 ZHANG Liyan;ZHAO Yixuan;MU Yupeng;LI Lin

作者机构：大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116028 

基　　金：辽宁省教育厅科学研究计划资助项目(JDL2020029) 

出 版 物：《大连交通大学学报》 (Journal of Dalian Jiaotong University)

年 卷 期：2021年第42卷第4期

页      码：101-105页

摘      要：针对现今的智能垃圾桶使用方法大都无法应用在列车的问题,提出了一种基于迁移学习方法的智能垃圾分类方法.首先建立了12种列车常见垃圾数据集,并应用迁移学习ResNet50模型进行模型设计与参数设计,给出了模型的准确率与模型收敛速度曲线,并与Inception-V3模型进行了对比实验,实验结果表明ResNet50模型有更好的识别效果.最后通过PyQt5编写GUI仿真系统,实现了基本的拍照与分类识别功能.

主 题 词：智能垃圾桶 迁移学习 ResNet50 Inception-V3 

学科分类：082304[082304] 08[工学] 080203[080203] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13291/j.cnki.djdxac.2021.04.019

馆 藏 号：203104260...