人工智能行业应用-垃圾识别一

垃圾识别应用主要体现在AI图像垃圾识别技术上,这是一种基于人工智能和计算机视觉技术的图像处理技术,广泛应用于各个领域以提高垃圾处理的效率和准确性。

1、垃圾识别效果图

2 垃圾识别任务分析

  • 综合利用Python语言、Qt开发模块,OpenCV开发模块与PyTorch模块完成一个基于ResNet网络的垃圾分类识别程序,主要功能如下:

    1. 良好的UI界面;

    2. 训练模型;

    3. 识别模型;

    4. 调用识别模型实现垃圾分类应用;

3 垃圾识别目标分析

  • 通过本实验的完成,强化、巩固、扩展Python的开发技术与机器视觉技术,本实验具体包含的技能:

    1. 基础:熟练掌握Python语言的开发应用;

    2. GUI:掌握PyQt模块编程技术;

    3. 核心:掌握OpenCV模块编程技术与PyTorch深度学习编程技术;

      1)掌握OpenCV中图像处理技术;

      2)掌握ResNet卷积神经网络;

      3)掌握模型训练的编程模式;

      4)掌握模型存储与加载;

      5)掌握识别模块的调用与图像预处理;

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