UNet是一种用于图像分割的卷积神经网络模型,由欧洲核子研究中心(CERN)开发。它采用了编码器-解码器架构,同时使用跳跃连接来解决传统的语义分割网络在处理细节和边缘时出现的问题。 UNet的编码器部分包括多个下采样层(池化或步幅为2的卷积),逐渐减小特征图大小和通道数以提取全局信息。解码器部分则通过上采样操作将特征...
因此,利用人工智能的深度学习技术,设计深度神经网络以及卷积神经网络模型,来应用到道路清洗车的泥土、沙石、树叶的分割和分类中,能解决目前道路垃圾清扫费时费力的问题。将深度学习垃圾类别感知技术与道路清洗车的清扫力度控制技术相结合,可以使道路清洗任务更加智能化和便捷化。
基于UNET网络模型道路垃圾语义分割背景介绍 简介:伴随着城市化推进的不断加快,涌入了越来越多的城市人口,道路垃圾问题也变得愈发严重,同时,随着人民生活水平的提高,环境问题也越来越受到重视。道路垃圾作为城市垃圾的主要组成部分,严重影响到城市形象以及城市的长远性发展。 当前,随着我国经济水平的持续上升,快速发展带来的...