1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
【摘要】在现实生活中，垃圾形态、拍照角度、光线、背景等都存在差异，要精准的识别垃圾分类，需要加入更多的数据样本。
传统的目标检测以手工特征检测算法为主，识别效果不够好，准确率不高，计算量特别大，运行速度很慢，可能会产生多个正确的识别结果。
为了快速推进垃圾分类地有效进行垃圾分类，构建基于深度学习技术的图像分类模型，进而精准地识别各种垃圾图片，减轻城市居民在垃圾分类方面产生的困扰。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、本课题要解决的问题针对目前的垃圾工厂人工分拣效率低下，分拣错误率较高，劳动力成本较高，工人容易疲劳，工作环境较差等现状，研究图像处理垃圾分类的系统。
二、本课题拟采用的研究途径本文基于深度学习的思想，构建了垃圾分类模型，对垃圾图像进行建模分析，提取出不同类别垃圾图像的特征，以图像识别为基础，提高垃圾分类准确率，本文的主要研究过程如下：（1）了解目标检测算法，分析YOLOv5识别算法与传统检测算法的优势。
（2）本文介绍了一种基于Windows的YOLOv5的识别方法，并进行了实验验证。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
