科创中国
生活垃圾智能识别与自动分拣装备
发布时间: 2022-11-02
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利,著作权
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本成果针对垃圾分类问题展开研究，在深入调研分类技术发展现状与趋势的基础上，分析垃圾分类存在的问题与难点，提出一套基于传统方法与卷积神经网络相结合的垃圾分类算法，提高分类精度与效率。
相关项目：
1、XX装备智能管理关键技术研究（国防预研项目）
2、基于多传感器融合的银行票据鉴别系统（国家863项目）
3、智能环保重要装备关键技术研究（国家863项目）
4、银行票据防伪鉴别仪模具验证（中国人民银行项目）
5、基于数字视频技术的银行票据防伪鉴别技术（中国人民银行项目）
6、基于数字视频技术的票据特征获取方法研究（中国人民银行项目）
7、XX装备材料健康状态监测技术（军民融合项目）
成果亮点
本成果建立了一套面向多种分辨率、多尺度、多粒度图像的有效特征提取的数据增强框架，引入通道注意力与空间注意力机制相融合的方法，减少背景信息的干扰，使网络关注更有意义的特征，忽略不重要特征；设计分类最优策略，提升分类准确率。
建立了一个真实场景垃圾数据集，提出一种基于区域分割机制的深度学习方法来解决复杂背景下的垃圾分类问题，学习FCN对图像进行语义分割得到前景区域，裁剪图像，然后利用深度学习识别分割后的区域；提升模型的泛化能力，实现在真实场景下的高精度。
应用空间广阔，部分成果已在票据识别与分类中应用。
荣誉：
发表SCI论文6篇、学术专著2部；授权国家发明专利3项。
团队介绍
由国防科技大学退役教授面向人工智能科技创建的新型研发机构。面向前端、尖端、高端的自主创新科研，以实现国产替代、自主可控、安全可信为使命，围绕国防军工、公共安全、应急管理、智能制造、环保科技、医疗健康等领域开展关键核心技术研究。服务两类单位，一是高等院校，助力学科建设，联合申请科研项目和培养研究生；二是高新企业，助力科技创新，提供科技将才和发明专利，解决面向高精尖产品的卡脖子技术。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团 (中国图象图形学学会) 评价时间：2022-11-20
谢剑斌
国防科技大学
教授
综合评价
该成果主要由深度学习方法实现，是目前非常流行的一种方式，技术的可创新性和可改进性很强，另外垃圾分类这一市场处于成长市场，非常重视垃圾分类这一问题，众多互联网企业会嗅到其中的商机，以多种市场模式席卷全国，抢占市场份额并实现盈利。但是该成果也存在一定的不足之处：一是目前数据集种类及数量偏少，识别分类能力有限；二是碍于硬件限制，识别的实时性做的不够好，在后续研究中，将增加垃圾数据集的种类及数量，提高识别的准确。总而言之，该项目使用的全卷积神经网络和区域分割思路，在准确率和速率上有一定的优势。并且未来市场空间大，符合当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。
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