【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能回收统计领域,且更为具体地,涉及一种关于城市居民再生资源智能回收统计的系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和人口的增长,城市垃圾处理和再生资源回收成为一个重要的环境问题。再生资源是指在生产、消费和其他活动中产生的,可以再次利用或者回收利用的物质资源。再生资源的回收利用不仅可以节约资源,减少污染,还可以创造经济效益。
2、然而,传统的再生资源回收系统通常需要人工参与,包括居民手动分类和投放垃圾,以及工作人员的后续处理和分类,这种人工操作往往效率较低,导致回收效果不佳。并且,由于传统系统的分类和回收过程依赖于人工操作,往往存在资源浪费的情况,例如,有些再生资源可能被错误地投放到垃圾桶中,从而无法得到有效回收和再利用。此外,传统系统中的分类和回收过程容易受到人为因素的影响,例如人们对于不同材料的识别和分类能力存在差异,这可能导致分类错误和混淆,降低了回收的准确性。
3、因此,期望一种优化的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统。
技术实现思路
1、为了
...【技术保护点】
1.一种关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述智能回收箱,包括:
3.根据权利要求2所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述局部特征强化模块,用于:使用基于重参数层的局部特征强化器对所述再生资源表面局部特征图的序列中的各个再生资源表面局部特征图进行处理以得到所述强化再生资源表面局部特征图的序列。
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述智能回收箱,包括:
3.根据权利要求2所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述局部特征强化模块,用于:使用基于重参数层的局部特征强化器对所述再生资源表面局部特征图的序列中的各个再生资源表面局部特征图进行处理以得到所述强化再生资源表面局部特征图的序列。
5.根据权利要求4所述的关于城市居民再生资源智能回收统计的系统,其特征在于,所述局部特征强化模块,用于:使用基于重参数层的局部特征强化器以如下局部强化公式对所述再生资源表面局部特征图的序列中的各个再生资源表面局部特征图进行处理以得到所述强化再生资源表面局部特征图的序列;其中,所述局部强化公式为:
6.根据权利要求5所述的关于...
【专利技术属性】
技术研发人员:施睿哲,牟伟皓,
申请(专利权)人:睿骄科技信息服务长春有限公司,
类型:发明
国别省市:
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