一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法
摘要:
本发明公开了一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法,通过高光谱相机采集带分类垃圾的光谱数据;通过PLS降维模型对采集的光谱数据进行降维;采用SVM分类模型对光谱数据进行分类,并对分类后的光谱数据按材质不同进行不同颜色的上色从而生成RGB图像;采用YOLOv4目标检测模型对生成的RGB图像进行训练和检测。本发明的光谱数据的每个像素点含有200个信息值,得到的像素点物料信息更加准确,且光谱覆盖常规物品的主要波段范围,对于不确定的来料依然能够准确进行分类,提高了待分类垃圾的识别的准确性,解决了现有技术分选机器人空抓、漏抓等现象。
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