摘要
本发明公开了基于深度学习的多模态垃圾图像识别与分类系统及方法,涉及图像处理识别领域,本发明通过设定多个判定维度,从多个判定维度下对垃圾进行多模态分类,使得最终得到的分类结果更加全面和准确;通过构建最终分类映射方程、通过对每个判定维度分别构建对应的最终图像分类模型集以及最终成分分类模型集,首先采用最终分类映射方程对待识别垃圾的本体表征数据以及外界表征数据进行判定,从而判定出待识别垃圾是否为垃圾,从而避免了出现对遗失物品进行误判进而误处理的情况发生;再对待识别分类垃圾具体为哪种类型的垃圾进行分类,使得最终得到的分类结果更加全面和准确。
技术关键词
图像分类模型
识别图像类别
数据
成分含量
分类方法
方程
矩阵
样本
物体
识别垃圾
分类系统
支持向量机模型
多模态
神经网络模型
图像处理
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高效数据处理
数据预测模型
分析方法
谐波畸变率
习惯
软测量方法
赤铁矿
配置网络
分级机
期望最大化算法
数据
优化管理系统
语义分析技术
一致性协议
节点
订单分配方法
订单分配系统
时间预测模型
分区
数据处理模块