期刊论文

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1673-2782

2021

37

11

1-8

10.16707/j.cnki.fjpc.2021.11.001

湖南中医药大学计算机科学与技术学科开放基金（No.2018JK04）;湖南中医药大学校级科研基金（No.2019XJJJ029）;湖南中医药大学信息科学与工程学院学科开放基金学生创新性实验（No.7）;湖南中医药大学教学改革研究项目（No.2020-JG029）； 2019年湖南省普通高等学校教学改革研究项目（湘教通[2019]291号-389）； 2020年湖南省新工科研究与实践项目（湘教通[2020]90号-25）资助；

本校为第一机构

传统垃圾分类方法不再适用于物质丰富的时代。为提高垃圾分类效率、推动资源最大化利用、改善垃圾对环境的污染,开发垃圾分类应用软件十分必要。本文基于ResNext-101模型和端对端的语音合成系统（Tacotron）,开发集目标识别与语音合成于一体的垃圾分类APP,并以50329张图片、基于《生活垃圾分类标志》共4个大类211个小类作为数据集进行训练和实验。运用ResNeXt-101算法构建基于目标识别的垃圾分类卷积神经网络模型,垃圾识别分类准确率高达80.14%。同时采用Tacotron神经网络模型和Griffin-Lim算法生成语音。该App设计用户操作友好,基本适合于现阶段垃圾分类的应用需求。基于图片的垃圾分类提醒不仅...