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面向复杂环境的垃圾检测技术
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1垃圾检测技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1垃圾检测技术发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2当前垃圾检测技术的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3垃圾检测技术的研究现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
面向复杂环境的垃圾检测技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1环境复杂度对垃圾检测的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2现有垃圾检测技术在复杂环境中的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.3面向复杂环境垃圾检测技术的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
面向复杂环境的垃圾检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.1图像处理技术在垃圾检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.1.1图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1.3分类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2深度学习技术在垃圾检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.2.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2.2循环神经网络(RNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2.3生成对抗网络(GAN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.3多传感器数据融合技术在垃圾检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3.1多传感器数据融合的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3.2数据融合算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3.3数据融合后的效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2数据集介绍与准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.3实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.3.2实验流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.4.1性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.4.2实验结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.4.3结果讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
面向复杂环境的垃圾检测技术优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.1针对复杂环境特点的技术优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.2提高垃圾检测准确率的策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.3降低垃圾检测成本的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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