简介:
本发明公开了一种基于深度学习技术识别货物介质种类的方法,具体步骤如下:S1:收集汇总标记了不同介质属性的货物图片;S2:向深度学习模块输入货物介质图片,建立样本模型,并通过不断训练修正样本模型;S3:向度学习模块导入实时拍摄的货物图片,深度学习模块通过样本模型自动识别货物介质种类,并导出结果;本发明通过人工神经网络模型,基于深度学习技术对大量的货物图片进行处理,建立样本模型,对导入的货物图片自动识别介质类型,从而达到固体废弃物智能化分类的目的。
本发明公开了一种基于深度学习技术识别货物介质种类的方法,具体步骤如下:S1:收集汇总标记了不同介质属性的货物图片;S2:向深度学习模块输入货物介质图片,建立样本模型,并通过不断训练修正样本模型;S3:向度学习模块导入实时拍摄的货物图片,深度学习模块通过样本模型自动识别货物介质种类,并导出结果;本发明通过人工神经网络模型,基于深度学习技术对大量的货物图片进行处理,建立样本模型,对导入的货物图片自动识别介质类型,从而达到固体废弃物智能化分类的目的。