摘要
本发明涉及大数据和机器学习技术领域,尤其涉及一种智能厨余垃圾识别分类方法,包括以下步骤:S1:构建厨余垃圾多标签分类数据集,包括厨余垃圾多个不同类别各若干图像和对应厨余垃圾的温度与湿度数据;S2:构建多标签厨余垃圾分类模型,图像特征提取模块提取图像特征图,环境特征提取模块提取温湿度特征值,将提取的特征图再送入数据卷积模块处理以自适应图像捕捉区域和传感器感应区域;S3:使用厨余垃圾多标签分类数据集训练多标签厨余垃圾分类模型;S4:通过采集在垃圾投放处的待预测厨余垃圾数据,模型加载模块用于使用训练得到的多标签厨余垃圾分类模型,对待预测厨余垃圾数据进行多标签分类,提高了垃圾分类的准确度和分类效率。
技术关键词
智能厨余垃圾
多标签
识别分类方法
图像捕捉区域
数据
图像特征提取
温湿度
分类精确率
特征提取模块
卷积模块
特征值
多层感知器
图像采集单元
模型训练模块
分类模型识别
湿度传感器
输出特征
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