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基于GPU深度学习的家用智能垃圾桶设计 被引量:2

Design Of Household Smart Trash Can Based On GPU Deep Learning
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摘要 垃圾分类成为日常所需,为解决垃圾分类的问题,使投放垃圾变得更加环保高效,本文设计了基于GPU深度学习的智能垃圾桶。应用Tensorflow深度学习框架,使用GPU加速训练,并结合硬件树莓派处理垃圾的图像信息,通过单片机控制步进电机实现垃圾分类。本设计具有分类准确度高,使用简单便捷,可实现垃圾分类的清洁化、高效化、智能化。 Garbage classification has become a daily necessity.In order to solve the problem of ga rbage classification and make garbage disposal more environmentally friendly and efficient,this p aper designs a smart garbage can based on GPU deep learning.Apply Tensorflow deep learning framew ork,use GPU to accelerate training,and combine the hardware raspberry pie to process garbage ima ge information,and realize garbage classification through the stepper motor controlled by single-chipmicrocomputer.The design has high classification accuracy,is simple and convenient to use,and c an realize the clean,efficient and intelligent garbage classification.
作者 李美锟 杨明夏 凌滨 Li Meikun;Yang Mingxia;Ling Bin(Northeast Forestry University,Harbin Heilongjiang,150040)
机构地区 东北林业大学
出处 《电子测试》 2021年第1期8-11,共4页 Electronic Test
基金 东北林业大学消极“大学生创新创业”项目。
关键词 智能分类垃圾桶 神经网络 GPU加速 单片机控制 Smart Trash Can Neural network GPU accel eration Single-chip control
  • 相关文献

参考文献6

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  • 4谭浩强著..C程序设计 第4版[M].北京:清华大学出版社,2010:391.
  • 5黄文坚..TensorFlow实战[M].北京:电子工业出版社,2017.
  • 6嵩天,礼欣,黄天羽..Python语言程序设计基础 第2版[M].北京:高等教育出版社,2017:311.

同被引文献17

引证文献2

二级引证文献4

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