TY -的A2 -杨,Miin-Shen盟——Bobulski Janusz AU - Kubanek,科学家们PY - 2021 DA - 2021/05/05 TI -深度学习的塑料垃圾分类系统SP - 6626948六世- 2021 AB -塑料废物管理对于整个世界来说都是一个挑战。人工分拣的垃圾是一个困难和昂贵的过程,这就是为什么科学家创建和研究自动排序方法,增加回收过程的效率。塑料垃圾可能会自动选择一个传送带垃圾处理利用图像处理和人工智能的方法,特别是深入学习,提高回收过程。废物隔离技术和程序应用于主要组的材料,如纸张、塑料、金属和玻璃。然而,最大的挑战是在一组分离不同的材料类型,例如,不同颜色的玻璃或塑料类型排序。塑料垃圾的问题是很重要的,因为只有某些类型的塑料回收的可能性(PET可转化为聚酯材料)。因此,我们应该寻求独立的这种浪费。的一个机会是使用深度学习和卷积神经网络。在家庭垃圾,最成问题的是塑料组件,主要类型是聚乙烯,聚丙烯,聚苯乙烯。本文中考虑的主要问题是创建一个自动塑料垃圾隔离方法,可以单独提到垃圾分为四个类别,PS, PP, PE-HD,和宠物,可以应用于排序植物或公民。 We proposed a technique that can apply in portable devices for waste recognizing which would be helpful in solving urban waste problems. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6626948 DO - 10.1155/2021/6626948 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi KW - ER -