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垃圾分类检测方法、装置、边缘设备及存储介质 

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申请/专利权人:广州大学

摘要:本发明属于视觉目标检测技术领域,提供了一种垃圾分类检测方法、装置、边缘设备及存储介质,该方法包括获取垃圾的图像;根据图像构建数据集;引入MSFEC模块对YOLOv8模型进行改进,获得L‑YOLOv8模型;将数据集输入L‑YOLOv8模型中进行训练并评估,得到垃圾分类检测模型;将数据集输入垃圾分类检测模型中进行测试,获得垃圾图像检测图。本发明的方案使得YOLOv8模型在进行多尺度特征提取来保持准确率的同时降低了参数量,以使其易于部署于内存较少的边缘设备,使得YOLOv8算法可以很好地应用在生活垃圾的分类检测上。

主权项:1.一种垃圾分类检测方法,其特征在于,包括:获取垃圾的图像;根据所述图像构建数据集;引入MSFEC模块对YOLOv8模型进行改进,获得L-YOLOv8模型;所述MSFEC模块包括1个Split模块、1个3*3二维卷积、1个5*5二维卷积以及1个1*1二维卷积特征提取模块;将所述数据集输入所述L-YOLOv8模型中进行训练并评估,得到垃圾分类检测模型;将所述数据集输入所述垃圾分类检测模型中进行测试,获得垃圾图像检测图。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广州大学 垃圾分类检测方法、装置、边缘设备及存储介质

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