摘要
本发明涉及一种基于超光谱技术和AI分类模型的复合材料垃圾分拣方法,包括以下步骤:S1:进行多模态数据采集;S2:对采集的多模态数据进行预处理,并融合,得到多模态数据的联合特征;S3:基于多模态神经网络模型构建分类模型,根据联合特征进行分类;S4:基于分类结果,使用SegFormer深度分割网络,在像素级识别垃圾组成成分,实现多个材质构成物体的精准分割;S5:通过目标跟踪算法保持对垃圾轨迹的目标跟踪;S6:基于S5中目标跟踪的结果,实时预测垃圾在输送带上的位置,并根据分类和分割结果,精准执行分拣动作。本发明能够高效、精准地处理复杂复合材料垃圾。
技术关键词
垃圾分拣方法
复合材料
卡尔曼滤波
协方差矩阵
神经网络模型构建
全局平均池化
匈牙利算法
识别垃圾
融合策略
像素
输送带坐标系
超光谱成像仪
融合多尺度特征
多模态数据采集
注意力
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噪声误差
磷酸铁锂电池
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