| 基于边缘算力和改进YOLOv10算法的智能垃圾分类系统 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：7054 K | |
| 標簽： 轻量化模型 垃圾检测 边缘设备 | |
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| 文檔介紹：为充分发挥边缘算力，实现实时、高效的垃圾识别与检测，提出了一种轻量化垃圾检测模型。模型使用ShuffleNetv2作为特征提取网络，通过通道重排和深度可分离卷积减少计算复杂度，同时保留重要信息。并采用Ghost网络改进C3模块，以降低计算负担提高融合效率。为进一步减小模型参数量，通过减少模型深度优化计算效率。设计了基于累积投票的垃圾分类机制，当垃圾类型识别次数达到设定阈值时进行分类，并通过串口传输结果与控制系统联动。实验结果表明，改进后的模型减少内存占用71.4%，精度损失仅为0.16%，推理速度加快，能耗显著降低，确保分类结果高效传输。 | |
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