摘要
本发明涉及固体废弃物图像识别技术领域,特别是一种用于快速评估固体废弃物含水量等级判断方法及系统。获取目标固体废弃物的多角度图像数据及湿度数据,并对多角度图像数据和湿度数据进行预处理,得到预处理后的数据;预设固体废弃物含水量识别模型,将预处理后的数据输入固体废弃物含水量识别模型;根据固体废弃物含水量识别模型的输出结果对固体废弃物含水量进行等级判定。采用四个CCD相机从不同角度采集图像,同时利用滑轨上的湿度计实时采集湿度数据,通过深度神经网络模型对采集数据进行智能分析,将固体废弃物按含水量划分为A、B、C、D四个等级。实现了固体废弃物含水量的快速、准确评估,显著提高了评估效率,降低了人工成本。
技术关键词
判断方法
深度神经网络模型
多角度
图像数据处理
加权平均湿度
湿度计
图像识别技术
CCD相机
数据采集模块
判断系统
处理器
计算机设备
输出模块
可读存储介质
采样点
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
设备特征
资源分配方法
通信服务器
数据
陷阱深度
高精度监测方法
骨料颗粒
图像处理模块
图像采集模块
砂石骨料
道路桥梁
深度神经网络模型
无人机
识别方法
卷积模块
多角度喷头
果树喷药
无人机
记忆合金驱动
可调喷杆
参数监测方法
深度神经网络模型
中心云平台
多参数
传感器节点