基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别
前后端结合的项目
trash_classify_demo1
基于OpenCV对图像的二值图进行轮廓识别，并得到其边界矩形。通过此方法，大概率能够框选得到图片中的主要物体，并基于框选出的方框对图像进行裁剪为224*224的尺寸。
trash_classify_demo2
./cnn_test.py 为此前自己摸索的卷积神经网络，训练起来准确率不佳，遂改用VGG16模型。
./trash_classify_demo2/cnn_test.py 基于VGG16模型，增加bn层促使模型收敛。将训练集迭代训练约15次，训练集准确度约80%-90%，测试集准确度约60%。
关于label，格式为“图片名称 类别”，由于上传大小所限，仅上传label文档，未上传数据集。
trash_classify_demo3
一些项目进行中所编写的小程序，包括爬虫批量下载图片、调整图片尺寸、计算图片平均RGB值和生成标签文档。
trash_classify_demo4
程序的web前端界面。 包括图像上传、识别功能，垃圾分了科普功能，显示模型
2022-05-09 11:06:15
13.79MB
针对城市垃圾收运的现状，以垃圾收运的约束条件建立了单目标的垃圾收运路线优化模型，进而提出了相应的遗传算法，最后通过案例验证表明遗传算法求解垃圾收运问题能得出良好的近似解并具有较高的收敛速度，由此说明遗传算法在求解收运路线问题上具有较高的效率和较强的可行性。
2022-03-08 22:27:21
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行业资料-交通装置-一种安装在地面下的生活垃圾收集、存储及装车装置.zip
2021-09-08 09:04:09
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