基于深度学习的智能垃圾分类系统设计与实现

• 花匠小妙招
• 2024-11-19 07:27

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目录

第一章绪论

1．1研究意义及背景

1．2国内外研究现状分析

1．2．1基于人工智能技术的垃圾分类研究现状

1．2．2目标检测算法研究现状

1．3论文主要研究内容

1．4论文章节安排

第二章相关理论研究及技术基础

2．1卷积神经网络

2．1．1卷积层

2．1．2激活函数

2．1．3池化层

2．1．4全连接层

2．2目标检测算法

2．2．1基于锚的目标检测算法

2．2．2SSD目标检测算法

2．2．3YOLO目标检测算法

2．2．4目标检测算法性能评价

2．2．5深度学习框架

2．3本章小结

第三章基于YOLOX的垃圾分类模型

3．1YOLOX目标检测算法

3．1．1YOLOX目标检测算法概述

3．1．2YOLOX特征提取网络

3．1．3YOLOX预测网络

3．2垃圾分类数据集

3．2．1基础数据集的构建

3．2．2基础数据集数据增强

3．3YOLOX垃圾分类模型训练

3．3．1数据处理与实验环境

3．3．2垃圾分类模型训练

3．3．3实验结果分析

3．4YOLOX算法的改进

3．4．2 GIOU-LOSS

3．4．3DIOU-LOSS

3．4．4CIOU-LOSS

3．4．5实验结果分析

3．5本章小结

第四章基于改进YOLOX-s的垃圾分类模型的优化

4．1注意力机制

4．2基于卷积块注意力机制的YOLOX-s垃圾分类模型

4．2．1卷积块注意力机制

4．2．2基于卷积块注意力机制的YOLOX-s网络构建

4．2．3实验结果分析

4．3基于坐标注意力机制的YOLOX-s垃圾分类模型

4．3．1坐标注意力机制

4．3．2基于坐标注意力机制的YOLOX-s网络构建

4．3．3实验结果分析

4．4本章小结

第五章智能垃圾处理装置与系统的设计与实现

5．1需求分析

5．2垃圾分类与管理系统结构设计

5．3垃圾分类与管理系统简介及功能测试

5．3．1垃圾分类与管理系统

5．3．2垃圾分类与管理系统主要功能介绍

5．3．3垃圾分类与管理系统功能测试

5．4智能垃圾处理装置设计与实现

5．4．1核心控制单元

5．4．2PCA9685模块

5．4．3硬件模块设计

5．4．4图像数据获取模块

5．4．5垃圾分类装置驱动模块

5．5系统测试与分析

5．5．1作品实物展示

5．5．2硬件功能测试与分析

5．6本章小结

第六章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间研究成果

攻读学位期间所获奖项

相关知识

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