一种利用深度学习算法实现垃圾分类的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011349429.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-11-26
申请人：
南京大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种利用深度学习算法实现垃圾分类的方法
申请号	CN202011349429.3	申请日期	2020-11-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-12	公开/公告号	CN112487938A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	蔡志成;庄建军;彭成磊;冯源;李保稷
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

一种利用深度学习算法实现垃圾分类的方法，1)将轻量级卷积神经网络模型squeezenet用于垃圾分类将单张经预处理的垃圾图片输入训练完成的squeezenet模型，最终得到4种输出中的一种，即为该图片中垃圾的种类；2)里用卷积核提取垃圾图片特征在CNN中用卷积核对图像进行卷积操作，能够提取图像特征，经由训练得到最优参数的卷积核，得以准确识别垃圾图片；3)用Adam算法对神经网络进行训练优化。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供