文献类型：期刊文章

作　　者：王梁[1,2] 韦春明[1,2] 陈俊洁[1,2]

WANG Liang;WEI Chunming;CHEN Junjie(College of Electronic and Information Engineering,Wuzhou University,Wuzhou 543000,China;Guangxi Key Laboratory of Machine Vision and Intelligent Control,Wuzhou 543000,China)

机构地区：[1]梧州学院电子与信息工程学院,广西梧州543000 [2]广西机器视觉与智能控制重点实验室,广西梧州543000

出　　处：《河南科技》

基　　金：2021年大学生创新创业训练项目“基于图像识别的垃圾分拣小车”(202111354058);广西高校中青年教师基础能力提升项目“自然生长环境下的油茶果实目标精确识别关键技术研究”(2021KY0683);梧州学院科研项目青年项目“自然生长环境下的油茶果实目标精确识别方法研究”(2020C011)。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：18

起止页码：15-20

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：垃圾分类是垃圾处理中提高资源利用率、实现可持续发展的一种方式。本研究以STM32F103C8T为主控芯片,通过集成3轴陀螺仪、3轴加速度、电机编码器传感器,并结合OpenMV摄像头模块,从而设计出一款基于图像识别的垃圾分类小车系统。该系统通过卷积神经网络算法对可回收垃圾、不可回收垃圾、有害垃圾进行图像识别分类,选取3类垃圾图片共500张,并对系统进行不断的训练,使其识别率能达到一定的准确率。对试验结果进行误差分析,发现训练好的垃圾图像识别系统的平均精度为89%~98%、平均相对误差率在10%以内,试验结果证明该系统在垃圾分类上具有一定的实用性。

关 键 词：图像识别 垃圾分类 小车系统 OpenMV  STM32

分 类 号：TP391.41] U48[计算机类]