本文主要研究内容
作者陈宇超,卞晓晓（2019）在《基于机器视觉与深度学习的医疗垃圾分类系统》一文中研究指出：基于机器视觉与深度学习的医疗垃圾分类系统包括目标定位系统和智能识别系统。目标定位系统由OpenCV检测并定位待识别物体,智能识别系统应用深度学习的MobileNet模型对识别物体进行训练和分类。以手术钳、手套、输液带和注射器为例,实验结果表明,设计的医疗垃圾自动识别分类系统的识别精度大于99%。该系统在应用于实际的医疗垃圾分类中,能有效减少人工投入、降低分拣员受病毒感染的风险。
Abstract
ji yu ji qi shi jiao yu shen du xue xi de yi liao la ji fen lei ji tong bao gua mu biao ding wei ji tong he zhi neng shi bie ji tong 。mu biao ding wei ji tong you OpenCVjian ce bing ding wei dai shi bie wu ti ,zhi neng shi bie ji tong ying yong shen du xue xi de MobileNetmo xing dui shi bie wu ti jin hang xun lian he fen lei 。yi shou shu qian 、shou tao 、shu ye dai he zhu she qi wei li ,shi yan jie guo biao ming ,she ji de yi liao la ji zi dong shi bie fen lei ji tong de shi bie jing du da yu 99%。gai ji tong zai ying yong yu shi ji de yi liao la ji fen lei zhong ,neng you xiao jian shao ren gong tou ru 、jiang di fen jian yuan shou bing du gan ran de feng xian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电脑编程技巧与维护的陈宇超,卞晓晓，发表于刊物电脑编程技巧与维护2019年05期论文，是一篇关于医疗垃圾分类论文,机器视觉论文,深度学习论文,软件论文,模型论文,电脑编程技巧与维护2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电脑编程技巧与维护2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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