[发明专利]一种基于深度学习模型的回收瓶分类方法在审
| 申请号： | 202010884925.2 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112016462A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 杨海东;李俊宇;黄坤山;彭文瑜;林玉山 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;B07C5/12;B07C5/342 |
| 代理公司： | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人： | 马盼 |
| 地址： | 528200 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型的回收瓶分类方法，包括如下步骤：S01：获取回收瓶图像，对各个回收瓶图像进行标注和定义类别，形成训练图像数据集、验证图像数据集和测试图像数据集；S02：建立深度学习模型，采用训练图像数据集对所述深度学习模型进行训练；S03：采用验证图像数据集和测试图像数据集对训练之后的深度学习模型进行验证和测试，若验证或测试结果达不到设定值，则返回步骤S02继续进行深度学习模型训练；若验证或测试结果达到设定值，则得到预测模型；S04：对预测模型加载在回收装置中，所述预测模型的输出结果控制机械手对回收瓶进行分类。本发明提供的的一种基于深度学习模型的回收瓶分类方法，用以提高回收瓶的识别和回收效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 回收 分类 方法 | ||
【主权项】：
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