摘要
本发明涉及垃圾智能分拣领域,具体是指一种基于人工智能的建筑垃圾智能分拣系统,包括数据采集模块、智能识别模块、分拣决策模块、分拣执行模块和智能反馈优化模块,本发明通过引入基于MobileViTv3架构的轻量级YOLO模型,结合高效特征提取网络、动态卷积机制和特征重用技术,实现了建筑垃圾特征的高效提取与快速推理,提升了建筑垃圾智能分拣系统的实时响应能力和处理效率;本发明在特征提取与多尺度特征融合过程中,采用空间感知动态特征融合策略,并在检测头设计中引入冗余特征高效重构机制,显著提高了在密集、多类别、小目标复杂环境下的建筑垃圾检测准确率和系统鲁棒性,降低了漏检和误检率。
技术关键词
建筑垃圾智能分拣
YOLO模型
智能识别模块
建筑垃圾识别
编码特征
特征提取网络
数据采集模块
重用技术
多尺度特征
特征提取器
约束优化模型
多分支
识别置信度
权重机制
感知特征
动态
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