【技术实现步骤摘要】
本专利技术在家电拆解图像数据的基础上，利用基于卷积注意力引导的自组织架构充分学习类内复杂拆解零部件的特征，使得识别模型能够学习更多样本的局部特征，并通过自组织搜索策略优化模型结构，对类内样式复杂的家电零部件进行精准识别。在家电拆解过程中，零部件的种类和形态复杂多样，这种基于卷积注意力引导的自组织架构能够有效学习多样化的零部件特征信息，提升模型的特征捕获能力，实现高精度家电拆解零部件识别，为废旧家电拆解和资源回收提供技术支持。本方法属于计算机视觉领域的重要分支，又属于资源回收和再利用领域。
技术介绍
1、随着废旧家电数量的逐年增加，对环境和资源的影响日益显著，因此废旧家电的回收与再利用已成为当前社会关注的焦点问题。废旧家电拆解作为资源回收的重要环节，如何高效、安全地完成拆解过程已成为亟待解决的技术难题。目前，废旧家电拆解仍主要依赖于人工操作，效率低下且成本较高。此外，由于废旧家电类型多样、零部件结构复杂，依靠人工难以实现高效、精准的零部件分类和识别，从而限制了废旧家电回收产业的发展。开发一种智能化、自动化的家电拆解零部件识别方法，是提升废...
【技术保护点】
1.一种基于卷积注意力引导自组织架构的家电拆解零部件识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积注意力引导自组织架构的家电拆...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩红桂，张奇宇，李方昱，杜永萍，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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