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视频作者：广州市嘉阳电子有限公司
开始进行测试部分。训练出来的参数加载到测试部分时，可通过在电脑上的摄像头识别出不同种类垃圾。但是此垃圾识别过程不只是在电脑端完成的，太阳能垃圾分类提示器批发，它需要部署到硬件端。从图5可看出实物中的大垃圾桶是装有可回收垃圾桶、有害垃圾桶、厨余垃圾桶、其他垃圾桶这四个小型垃圾桶的，系统是通过旋转小垃圾桶再把黑色平台上的垃圾倒入对应类别的特定垃圾桶中，而这个过程不可避免存在摄像头会拍到小垃圾桶中垃圾的可能，进而致误识别操作。太阳能垃圾分类提示器
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在人工智能方面较出名的目标检测模型有R-CNN（区域卷积神经网络）、OverFeat、Fast R-CNN、FasterR-CNN、YOLO（You Only Look Once）v1、YOLOv2、SSD（single shot multibox detector）。早期的目标检测模型（较典型的是2013年的R-CNN）是通过人工技术得到物体特征，其中有三个主要步骤。
（1）区域选择：随机生成多个固定大小的窗口然后采用滑动窗口对图像进行遍历。
（2）特征提取：SIFT（尺度不变特征转换，scale-invariant feature transform） 是常用特征。
（3）分类器：主要是Adaboost、SVM（支持向量机，support vector machines）。
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