TY - JOUR AU - Chu, Yinghao AU - Huang, Chen AU - Xie, Xiaodan AU - Tan，渤海AU - Kamal, Shyam AU - Xiong，本研究提出了一种多层混合深度学习系统(MHS)来自动对城市公共区域内个人处理的垃圾进行分类。该系统配备高分辨率相机，以捕捉废物图像和传感器，以检测其他有用的特征信息。MHS采用基于cnn的算法提取图像特征，采用多层感知器(MLP)方法整合图像特征和其他特征信息，将垃圾分类为可回收或其他。在两种不同的测试场景下，MHS的分类准确率均高于90%，显著优于仅依赖图像输入的基于cnn的参考方法。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2018/5060857 DO - 10.1155/2018/5060857 JF -计算智能与神经科学