基于阿里云的垃圾图像识别分类系统的设计与实现

近年来,随着国家可持续发展战略的不断推进,垃圾分类处理问题显得尤为重要。为解决目前传统垃圾分类过程中存在的垃圾种类繁多、人工分类效率低等难点问题,设计并实现了一种基于阿里云的垃圾图像识别分类系统。该系统使用方便,识别准确率较高,能有效提高垃圾分类效率,降低了垃圾分类难度,对垃圾分类政策的推广有很好的辅助作用。     

智能垃圾分类系统的设计

许多城市都要求生活垃圾分类，但是目前大多数人在垃圾种类区分方面存在一定的困难。为了解决这个问题，基于深度学习的图像识别方法设计一个智能垃圾分类系统。通过TensorFlow2.3和MobileNetV2构建和训练垃圾分类模型，应用Qt Designer与Python设计一个便于用户操作的上位机图形界面。将智能垃圾分类和垃圾桶控制有机结合，利用ESP32-CAM获取需要识别的垃圾图像，通过Wi-Fi发送给上位机进行图库比对，并将识别结果通过Wi-Fi发送至ESP-8266，启动驱动控制，打开相应垃圾桶盖。系统测试结果表明，所设计的智能垃圾分类系统能够准确地识别垃圾类型，使用户能够无接触地投放垃圾。     

基于深度学习的垃圾图片处理与识别

针对城市环境卫生提出的对市民生活垃圾进行分类回收的要求,考虑计算机卷积神经网络在图片分类中的强大表现,提出了基于深度学习中卷积神经网络对垃圾图片处理以及输出识别的新模型与方法。针对目前图像局部特征表达存在的复杂性,模糊性等不足,采用特征多层池化以及系统神经网络学习的方式进行优化。同时在ResNet101模型的基础上设计并构建了基于CNN(Convolutional Neural Network)算法的新模型框架,此系统模型也能实现端与端的实时识别。新模型提高了对训练样本图像信息提取的精确度以及图片识别的准确率,实验表明识别准确率平均提高了10%。为未来实现人工智能垃圾分类提供图像识别模型基础。     

基于图像识别的分类垃圾桶设计与仿真

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施。以Arduino和Raspberry Pi为控制板结合Inception V3垃圾图像识别算法,针对厨余、可回收、其他、有害四类垃圾设计出垃圾识别准确率可达97%的分类垃圾桶。为验证该分类系统的可行性,进行了垃圾分类仿真实验,结果表明,编写的分类程序满足设计要求,系统可稳定运行,垃圾识别精准度高。     

家用垃圾分类回收系统

生活垃圾是形成环境隐患的重要因素,无法正确并及时分类处理这些生活垃圾,不仅造成资源浪费,更是目前社会经济健康平稳发展的制约因素。因此,为解决垃圾分类的难题,本项目设计了家庭智能分类垃圾桶,从根源上解决这个问题。本项目设计的垃圾桶通过物联网技术、人工智能、机器学习、单片机等技术,实现了识别投放一体化的项目结构。经验证,家用垃圾分类回收系统运行稳定,功能可满足日常垃圾分类的基本需求。     

基于人工智能中的图像识别技术的分析

随着信息技术和科学技术的快速发展,图像识别技术应运而生。图像识别技术属于一门较为复杂且重要的技术,对人类社会快速、健康发展具有重要作用。图像识别技术的主要作用是解放人力,通过使用计算机技术识别和处理各类信息,不仅降低劳动强度,而且效率较高、质量较好。由于计算机在社会中得到广泛应用并快速发展,因此人们对图像识别技术日益重视;同时,深刻认识到图像识别技术的重大价值。笔者分析了关于基于人工智能中的图像识别技术,以供相关专业人士参考和借鉴。     

基于树莓派Raspberry Pi的智能垃圾分类设计

目前，随着人口增长与城市化推进，生活垃圾产量与清运量大幅增加，垃圾分类处理效率低且浪费大量资源，基于上述社会环境，设计垃圾分类系统具有重要意义。本文章介绍在树莓派4代B型开发板上使用垃圾分类数据集训练的Keras模型识别垃圾的过程。采用卷积神经网络，通过Python搭载神经网络来做到图像识别进l行垃圾分类，将垃圾分类数据集在LeNet-5网络模型上深度学习得到训练模型，最后通过PyQt5构建图形化的界面。运行在搭建好TensorFow框架和Opencv计算机视觉库的树莓派开发板上，树莓派4B通过载入照片识别垃圾。     

基于图像识别的湿地外来入侵物种监测系统的设计与实现

针对外来物种入侵对湿地生态环境构成的严重危害和潜在威胁,开发了湿地外来入侵物种监测系统。本系统基于Linux操作系统,选用Eclipse开发软件、MySQL数据库和Openlayers地理信息系统,应用人工智能百度AI开发平台的图像识别接口服务,实现了外来入侵物种名录管理、物种识别、物种上报等功能。经过测试,本系统识别准确度较高,对终端性能要求较低,运行基本正常稳定,具有较强的移植性,适用于相关监测系统识别功能的二次开发,可以有效支持湿地外来入侵物种监测工作。     

基于人工智能的果蔬识别及种植指导系统

为解决人们对果蔬的识别和营养的搭配问题以及实现人们自己种植果蔬的愿望,设计开发了一款基于人工智能的果树识别及种植指导的系统。通过神经网络的图像识别技术、非线性降维的图像识别技术、YOLOv3图像目标检测算法和模式识别技术等实现的主要功能包括:获取并发布前端所呈现的信息,包括热门文章、饮食推荐及营养搭配等;并对需要发布在前端页面的文章进行审核。前端功能模块主要是为用户提供果蔬识别、种植指导以及健康饮食推荐等功能,使用户能够及时获得相应的果蔬知识及健康的营养搭配方式,为人们的生活带来方便。经过多次调试和验证,该系统的性能稳定,功能实现效果较为良好。     

面向人工智能下图像识别技术的应用分析

在新世纪全球的科技浪潮中,我国的科学技术发展更是突飞猛进,数据化、信息化的进程让世界瞩目,在此背景下人工智能技术更广泛地在各个领域得到应用。而在人工智能技术中,图像识别技术是核心环节,而且在各个领域里应用越来越广泛。介绍了图像识别技术的原理,探讨了人工智能中图像识别技术的优势,对图形识别的技术过程进行研究,并对人工智能图像识别技术应用途径进行了阐述。     

深度学习在图像识别中的应用研究综述

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。     

基于BP神经网络的计算机图像智能识别方法

基于BP神经网络的计算机图像识别模型能够有效识别收敛识别误差,随着人工智能神经网络的发展,图像识别技术无论在实时性还是准确性方面都有很大提升。基于计算机图像识别的意义,分析BP神经网络的计算机智能图像识别模型。由于BP神经网络与其他网络的融合算法相比,在性能和准确率上更加突出,由此提出了基于GA&BP深度神经网络算法的计算机图像识别优化模型,通过实验对比分析加以验证,证明优化模型收敛速度更快,识别准确更高,具有更加明显的应用优势。     

城市生活垃圾分类智能引导系统设计与实现

城市生活垃圾是一种放错位置的宝物，在当前的智能化城市的发展中，对垃圾分类放置被广泛地提出来，一是提高垃圾的处理效率，二是避免所有垃圾混合丢弃，导致部分可回收垃圾被弃用。系统以实现引导垃圾分类投放为目的，通过对四种不同类型垃圾的关键字进行语音识别后，自动开启对于类型的垃圾桶盖，引导人们分类投放。系统以STM32单片机为主控芯片，由LD3320语音识别电路，WT588D语音播报电路和舵机驱动电路组成。系统工作可靠性、稳定，语音识别正确率高，实现了城市生活垃圾智能分类引导的功能。     

基于声纹识别及远程控制的分类垃圾桶

随着保护环境意识的深入人心,国家对垃圾分类也越来越重视,垃圾分类已成时代的大势所趋。针对广大用户对垃圾分类知识了解不足等情况,文中介绍了一种基于语音识别及远程控制的分类垃圾桶,由振动识别、超声波测距等模块实现对垃圾桶的开关控制;声纹识别、语音播报等模块用于检测、识别用户说出的声音,分析判断后启动语音播报和控制垃圾桶开关的功能;APP蓝牙无线控制为使用者远程查看并控制垃圾桶的开关提供支持;称重检测模块检测垃圾桶内的垃圾是否过量,当桶内垃圾过量时及时提醒。经功能试验,本设计能实现通过语音识别等功能模块辅助用户进行垃圾分类的功能,且该系统运行稳定,具有良好的使用价值。     

使用手机进行ENA-13码的识别及应用

通过对ENA-13码的识别过程的分析,结合人工智能的图像识别技术,设计并实现了利用Android平台的手机摄像头对条码图像进行采集、识别,并将解析的识别系统,有效地扩展了条形码识别的设备范围,重点阐述了图像识别过程中核心的思想及算法。     

大数据和人工智能在城市风险管理方面的应用和探索

近年来，我国城市化水平不断提高，城市风险的管理问题也逐渐受到越来越多的关注。大数据和人工智能技术的出现，为城市风险管理提供了新的解决思路和途径。本文结合目前的理论研究和实践案例，提出构建“一数据、二要素、三机制”的立体式框架以识别城市风险，采用“统计学模型+人工智能算法”的复合方法评价城市风险，提出建立“多主体协同+人工智能为辅”的智慧型管理城市风险体系的整体思路和方案，为推动城市风险的现代化管理提供支撑。     

水位图像识别的场景问题处理方法和技术

水位图像识别系统基于人工智能图像识别技术,通过对水尺进行智能识别,直接获得水位的数值,但在实际应用中,由于受场景因素的干扰,稳定性大受影响。通过采用深度学习算法、多帧识别、曝光参数优化,以及摄像机硬件及光学的定制等多种手段相结合,解决各种场景因素的干扰,并在杭州之江水文站进行比测。比测结果表明,智能图像识别水尺系统满足水位观测标准中自记式水位计的要求,与传统水位测量相比,具有建设成本低、测量方式高效的优势,具有广阔的应用前景。     

层次型金融票据图像分类方法

金融票据图像识别处理是当今的一个热点研究方向,而票据分类是其中重要的基础部分。针对种类繁多、数量巨大、版面复杂和噪声干扰严重的金融票据彩色图像,本文提出了一种基于二叉树决策的层次型票据类型匹配方法。该方法利用三个类型判断器:基于票据版面结构的松弛匹配、基于OCR 的票据标题识别和基于票据颜色的色彩分析,层次化的进行票据类型判断。实验表明,层次型金融票据图像分类方法具有良好的效果;基于该方法的银行票据识别处理系统已经广泛应用于各大银行的相关业务系统中。     

医疗实体识别研究进展

深入了解医疗实体识别的现状和进展,有助于进一步提升医疗实体识别的效果。通过梳理国内外医疗实体识别的相关研究进展和研究成果,并分别从医疗实体概念和分类、国内外重要医疗实体识别评测会议,以及传统的和当代的医疗实体识别方法三方面进行归纳和总结,系统全面地阐述了医疗实体识别的研究现状,指出了当前研究存在的问题,并对医疗实体识别的未来发展趋势进行了展望。从深度学习的视角,仅仅对循环神经网络、长短时记忆神经网络等主流的神经网络模型在医疗实体识别领域的应用进行了分析和总结。在医疗大数据和人工智能背景下,医疗实体识别是医疗领域信息处理和人工智能的基础,并且该研究已经发展成为自然语言处理中新的研究方向,对医疗大数据分析和医疗人工智能具有重要意义。     

基于OpenMV的生活垃圾智能分类系统设计

针对当前愈加严重的垃圾问题,本文设计了一种生活垃圾智能分类系统,以STM32F103ZET6单片机为控制核心,利用OpenMV进行图像识别,建立BP神经网络训练模型,经过训练后,能够实现不同种类的垃圾识别。主控单片机与OpenMV进行通信,实现图像数据的传递,控制二维云台对垃圾进行分类投放,采用超声波传感器实现垃圾箱的满载检测,同时在屏幕显示垃圾种类信息。本系统实现了垃圾类型识别,分类投放,满载检测,垃圾信息显示等功能,经系统测试功能良好。