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基于深度学习和yolov8图像处理的废旧材料检测研究

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摘要摘要:全球垃圾问题日益加剧，垃圾分类成为重要的环保任务。本研究结合深度学习与Yolov8图像处理技术，提出创新的智能废旧材料检测方法，通过综述现有智能垃圾分类技术，揭示其在复杂场景中的局限性，并在技术、社会、政策等方面讨论推行智能垃圾分类的可能性。详细介绍了所提方法的模型架构、工作流程、数据收集、训练过程，并通过精度曲线分析展示了模型的高性能。延伸研究验证了模型在多物体检测、各角度准确性方面的出色表现，结合用户调查提供实际应用参考。综合研究结果显示显著进展，为废旧材料处理提供可行解决方案，对未来垃圾分类研究具有重要意义。

DOI pd5kz3012d/8110223

作者廖宇文王亮张增发钟华金芳

机构地区湖南城市学院

出处《中国科技人才》 2024年2期

关键词垃圾分类图像处理深度学习多物体检测 yolov8

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年03月29日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技人才

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