基于邊緣算力和改進YOLOv10算法的智能垃圾分類系統(tǒng)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>7054 K
標簽： 輕量化模型 垃圾檢測 邊緣設(shè)備
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文檔介紹：為充分發(fā)揮邊緣算力，實現(xiàn)實時、高效的垃圾識別與檢測，提出了一種輕量化垃圾檢測模型。模型使用ShuffleNetv2作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過通道重排和深度可分離卷積減少計算復(fù)雜度，同時保留重要信息。并采用Ghost網(wǎng)絡(luò)改進C3模塊，以降低計算負擔(dān)提高融合效率。為進一步減小模型參數(shù)量，通過減少模型深度優(yōu)化計算效率。設(shè)計了基于累積投票的垃圾分類機制，當(dāng)垃圾類型識別次數(shù)達到設(shè)定閾值時進行分類，并通過串口傳輸結(jié)果與控制系統(tǒng)聯(lián)動。實驗結(jié)果表明，改進后的模型減少內(nèi)存占用71.4%，精度損失僅為0.16%，推理速度加快，能耗顯著降低，確保分類結(jié)果高效傳輸。
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