有偷菜餐厅城市建设的网站,百度竞价开户流程,上海广告公司网站制作,百度热搜 百度指数1.摘要 垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Ne…1.摘要 垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN). 实验结果证明, GCN 在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。最后本文基于训练好的GCN模型实现一个垃圾分类系统该系统旨在向用户提供垃圾分类的知识介绍不同类型的垃圾并提供一个实用的界面使用深度学习模型对垃圾图片进行分类。
2.基于卷积神经网络的垃圾分类模型实现与训练
垃圾数据集统计如下大家可以自己基于该数据集添加更多的类别
************************************************************ Total Images per class ************************************************************ * cardboard 403 images * glass 501 images * metal 410 images * paper 594 images * plastic 482 images 具体数据展示为 加载和预处理数据 # Load and preprocess the data
train_datagen ImageDataGenerator(horizontal_flipTrue, rescale1./255, zoom_range0.2, validation_split0.2)train_generator train_datagen.flow_from_directory(./dataset/,target_size(128, 128),batch_size100,class_modecategorical,subsettraining
)validation_generator train_datagen.flow_from_directory(./dataset/,target_size(128, 128),batch_size100,class_modecategorical,subsetvalidation
)使用ImageDataGenerator加载和预处理训练数据和验证数据。在这里数据进行了水平翻转、像素值缩放和缩放范围设置并划分了验证集。 模型架构创建了一个卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN模型并依次添加了两个卷积层、池化层、Flatten层以及三个全连接层。卷积层用于提取图像特征池化层用于降维全连接层用于分类。
model Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3,3), input_shape(128, 128, 3), activationrelu, paddingsame))
model.add(MaxPooling2D(pool_size(2,2)))
model.add(Conv2D(32, (3,3), activationrelu, paddingsame))
model.add(MaxPooling2D(pool_size(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(300, activationrelu))
model.add(Dense(150, activationrelu))
model.add(Dense(5, activationsoftmax))使用Conv2D函数添加一个卷积层参数包括32个滤波器filters表示该层输出的特征图数量。卷积核大小为(3, 3)。输入形状为(128, 128, 3)表示输入图像的尺寸为128x128通道数为3RGB。激活函数为ReLU。padding设置为same表示对输入图像进行边界填充保持输出与输入尺寸相同。使用MaxPooling2D函数添加一个最大池化层参数为池化核大小为(2, 2)用于降低特征图的空间维度。再次添加一个相同参数的卷积层和池化层用于进一步提取图像特征并降维。使用Flatten函数添加一个Flatten层用于将多维数据压扁成一维数据以便连接到全连接层。添加两个全连接层分别包含300个和150个神经元使用ReLU激活函数。添加一个输出层包含5个神经元对应5个类别假设是5类问题使用softmax激活函数进行多类别分类。
3. 训练模型 最终准确率可以训练达到90%左右。并使用save方法保存训练好的模型到文件中。
3.基于深度学习的垃圾分类系统实现 将训练好的模型集成到 Flask 应用程序中在 Flask 应用程序的代码中添加模型的加载和预测函数。确保模型可以正确加载并对上传的图片进行预测。在服务器上部署 Flask 应用程序将整个 Flask 应用程序上传到服务器并确保服务器上已经安装了 Flask 和其他必要的依赖项。然后通过命令行运行 Flask 应用程序使其在服务器上监听指定的端口。确保可以通过浏览器访问在浏览器中输入服务器的 IP 地址或域名加上相应的端口号默认为 5000即可访问部署好的 Flask 应用程序。本文将要实现的垃圾分类系统包含以下功能 1.上传图片进行预测用户可以通过网页界面上传垃圾图片。上传的图片会经过预处理并使用预先训练好的深度学习模型进行分类预测。 2.预测结果展示系统会将分类预测结果显示在网页上告知用户该垃圾属于哪一类别。结果展示以图文结合的方式呈现包括图片和分类标签。 3.多类别分类模型可以对多种类别的垃圾进行分类例如纸张、玻璃、金属、塑料等。 每个类别都有对应的图片和说明用户可以通过预测结果了解垃圾的分类情况。 4.响应式界面设计界面设计采用了响应式布局适配不同大小的屏幕提供良好的用户体验。 5.关于本项目页面提供了关于本项目的介绍说明了垃圾分类的重要性以及项目的解决方案。 6.展示了几种常见垃圾的图片和说明增加了用户对垃圾分类的认识。 7.轮播图片展示在页面顶部设置了轮播图片通过动态展示图片和配文吸引用户关注。 在项目文件夹中创建一个名为 templates 的文件夹然后在其中创建 HTML 文件设计上传图片的界面例如 index.html和显示预测结果的界面例如 result.html。最后设计实现的界面如下 开始进行垃圾图像预测 上传图像 预测 4.总结 本文主要研究了基于深度学习和 Flask 的垃圾分类系统的设计与实现过程。首先提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN)实验结果证明, GCN在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。其次是Flask 应用程序开发部分将深度学习模型应用于垃圾分类系统中。这个系统可以让用户上传垃圾图片然后通过深度学习模型进行分类预测最终展示预测结果给用户。
本文代码基于python3.7.0配置numpy1.19.5、Flask1.0.2、Keras2.2.4、tensorflow等
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