A Garbage Classification and Environmental Impact Assessment Model Based on Image Recognition and Artificial Intelligence
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».