基于邊緣算力和改進(jìn)YOLOv10算法的智能垃圾分類系統(tǒng)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>7054 K
標(biāo)簽： 輕量化模型 垃圾檢測(cè) 邊緣設(shè)備
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：為充分發(fā)揮邊緣算力，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高效的垃圾識(shí)別與檢測(cè)，提出了一種輕量化垃圾檢測(cè)模型。模型使用ShuffleNetv2作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)通道重排和深度可分離卷積減少計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留重要信息。并采用Ghost網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)C3模塊，以降低計(jì)算負(fù)擔(dān)提高融合效率。為進(jìn)一步減小模型參數(shù)量，通過(guò)減少模型深度優(yōu)化計(jì)算效率。設(shè)計(jì)了基于累積投票的垃圾分類機(jī)制，當(dāng)垃圾類型識(shí)別次數(shù)達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)進(jìn)行分類，并通過(guò)串口傳輸結(jié)果與控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型減少內(nèi)存占用71.4%，精度損失僅為0.16%，推理速度加快，能耗顯著降低，確保分類結(jié)果高效傳輸。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。