Automatic Classification and Identification of Road Garbage Images and Evaluation of Environmental Health Based on UNet++
Notice bibliographique
Résumé
As Covid-19 plagues the world, a clean environment helps to control the factors and risks that threaten health, and curb the spread of the epidemic. However, the quality evaluation of environmental health faces some problems and challenges in actual management and practice. Firstly, the classification, identification, and quantification of road garbage are mainly done manually, because of the diversity of road garbage, as well as their sharp differences in geometry, color, and texture. Secondly, it is labor-intensive to manually manage the large operation areas on the wide urban roads. Thirdly, the accuracy of statistical indices is affected by the time-varying road environment, making the quality evaluation of environmental health untimely and inaccurate. To solve these problems, this paper proposes an intelligent image classification and evaluation method for urban environmental health. Specifically, an environmental garbage recognition and semantic segmentation approach was designed based on UNet++, and combined with the vehicle-mounted machine vision system to automatically identify the typical targets among the road waste control indices. Next, an image attention quantitative evaluation method was developed based on the eye tracking analyzer, and the quantified attention was fused with the statistical features for road garbage classification, forming an attention-based evaluation method for environmental quality. The proposed approach supports the automatic recognition and semantic segmentation of the garbage on urban roads, and realizes the identification of complex targets in different scenes through transfer learning. In addition, the attention-based evaluation method for environmental quality provides environmental management departments with visual basis for quantitative decision-making.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».