A Garbage Classification and Environmental Impact Assessment Model Based on Image Recognition and Artificial Intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid urbanization process, waste management has become a significant environmental issue globally.Waste sorting, as an effective method of resource recycling and environmental protection, has gradually become a key solution to the waste pollution problem.Traditional waste classification methods rely on manual labor, which is inefficient and prone to errors, making them inadequate for modern urban waste management.In recent years, image recognition and artificial intelligence (AI)-based methods for waste classification have gained widespread attention, with deep learning techniques, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), showing great potential in waste sorting.However, existing research on waste classification models faces challenges such as imperfect network structures, insufficient training data, and poor environmental adaptability, which limit their application in complex environments.This study proposes a waste classification model based on image recognition and AI to enhance classification accuracy and efficiency.First, an improved PCANet and SDenseNet network structure is combined to propose a new feature extraction and representation method, enhancing the model's feature learning ability.Secondly, a layered learning strategy, combined with the traditional backpropagation algorithm, is used to optimize the training process and improve learning efficiency.Finally, experimental results demonstrate that the proposed waste classification model significantly outperforms traditional models in classification accuracy and processing capability in various environments, providing a new solution for the advancement of waste classification technologies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle