[发明专利]固体废弃物识别预测模型的构建方法及其识别方法在审
| 申请号： | 202210454048.4 | 申请日： | 2022-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN115601636A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 江凤凤;王智峰;房怀英;杨建红;计天晨;蔡振兴;谢奕斌;王正 | 申请（专利权）人： | 厦门陆海环保股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/34;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/774;G06N20/00;G01N21/25 |
| 代理公司： | 厦门加减专利代理事务所(普通合伙) 35234 | 代理人： | 包爱萍 |
| 地址： | 361000 福建省厦门火炬高新*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种固体废弃物识别预测模型的构建方法，包括以下步骤：样品收集，收集不同类型的固体废弃物样品，将该些固体废弃物样品分类后放置在传送带上；数据采集，运用光谱相机对放置在传送带上的各固体废弃物样品采集各像素点N*N(N≧2)个波段的光谱数据；数据处理，对所采集的光谱数据进行预处理，获得预处理后的数据集；建立训练数据集，对预处理后的数据集进行归一化处理，把该些光谱数据转成灰度值，并将灰度值数据组合成灰度图，以作为训练数据集；模型训练，采用该训练数据集对深度学习模型进行训练，获得固体废弃物识别的预测模型。借由该方法所构建的预测模型可对不同类型的固体废弃物类别进行快速、精准的识别、预测。 | ||
| 搜索关键词： | 固体 废弃物 识别 预测 模型 构建 方法 及其 | ||
【主权项】：
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