Resumen

En este documento, se utiliza la técnica del algoritmo de reconocimiento de imágenes para llevar a cabo un estudio y análisis en profundidad del sistema inteligente de clasificación y reciclaje de residuos sólidos, y para optimizar el diseño de su sistema. Se analizan la estructura de red y el principio de detección del algoritmo de detección de objetivos YOLO basado en redes neuronales convolucionales, se recopilan imágenes de residuos sólidos de construcción como conjunto de datos, se amplía el conjunto de datos de imágenes utilizando técnicas de mejora de datos, y se etiquetan los objetos objetivo en el conjunto de datos para entrenar sus propios modelos de detección YOLO. Para facilitar la prueba de imágenes y diseñar un sistema de detección de objetivos de residuos sólidos de construcción basado en el algoritmo YOLO. Utilizando el sistema de detección para el reconocimiento de residuos sólidos de construcción, el modelo YOLO puede detectar con precisión la ubicación, clase e información confidencial del objeto objetivo en la imagen. El reconocimiento de

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Algoritmo de reconocimiento de imágenes; Clasificación inteligente; Sistema de reciclaje; Algoritmo de detección de objetivos YOLO; Redes neuronales convolucionales; Residuos sólidos.
• Keywords:Image recognition algorithm; Intelligent classification; Recycling system; YOLO target detection algorithm; Convolutional neural nets; Solid waste.