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汤健 (汤健.) | 王子轩 (王子轩.) | 夏恒 (夏恒.) | 徐喆 (徐喆.) | 韩红桂 (韩红桂.)

摘要:

手机更新速度的日益加快使得面向废旧手机(UMP)的智能回收装置研制成为典型城市再生资源回收再利用领域的研究热点,其首先需要解决的难题是如何基于有限图像样本实现UMP的精准识别.针对上述问题,提出了面向智能回收装置的UMP深度森林识别模型.首先,对UMP图像进行预处理以消除背景信息;接着,提取多尺度梯度直方图特征以获得有效信息;最后,将通过多粒度扫描获取高维特征作为级联森林的输入,并基于自适应网络深度构建非神经网络模式的UMP识别模型.基于电信设备认证中心的典型数据集和回收装置拍摄图像数据集验证了所提方法的有效性.

关键词:

废旧手机识别 深度森林(DF) 梯度直方图(HOG) 深度学习 智能回收装置 多尺度特征

作者机构:

  • [ 1 ] [韩红桂]北京工业大学
  • [ 2 ] [汤健]北京工业大学
  • [ 3 ] [夏恒]北京工业大学
  • [ 4 ] [王子轩]北京工业大学
  • [ 5 ] [徐喆]北京工业大学

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来源 :

控制工程

ISSN: 1671-7848

年份: 2023

期: 5

卷: 30

页码: 886-893

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