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基于AGAST角點(diǎn)域特征的垃圾識(shí)別算法

2020-08-26 07:46:55申新杰蘭浩曾渝
電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年20期

申新杰 蘭浩 曾渝

摘要:為了提高垃圾自動(dòng)分類(lèi)回收再利用的效率,提出了一種快速匹配識(shí)別垃圾的算法。采用一款自帶攝像頭,具有圖像識(shí)別作用的機(jī)器視覺(jué)開(kāi)發(fā)組件Open MV,基于AGAST( Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角點(diǎn)域的特征匹配算法,以塑料瓶為研究對(duì)象,對(duì)算法進(jìn)行了檢驗(yàn)。該算法能夠有效識(shí)別特定垃圾,一定程度上實(shí)現(xiàn)了垃圾分類(lèi)的功能,為有效提高垃圾利用率提供了參考。

關(guān)鍵詞:識(shí)別;AGAST;角點(diǎn)域;特征描述;FAST;垃圾分類(lèi)

中圖分類(lèi)號(hào):T18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1009-3044(2020)20-0183-04

Recognition Algorithm of Garhage Based on Feature of AGAST Comer

SHEN Xin-jie, LAN Hao, ZENG Yu

(College of Engineering and Design, Hunan Normal U niversity, Changsha 410000. China)

Abstract: In order to improve the efficiency of garbage automatic classification and recycling, a fast matching algorithm for garbagerecognition is proposed. Using a machine vision development component with camera and image recognition Open MV, based onthe AGAST (Adaptive and Generic Accelerated Segment Test) comer region feature matching algorithm, taking plastic bottles asthe research object, the algorithm can effectively identify specific garbage, achieve the garbage classification function in a certaindegree, and provide a reference for effectively improving the garbage utilization rate .

Key words: recognition; AGAST; corner field; feature description; FAST; refuse classification

隨著人類(lèi)文明的發(fā)展和進(jìn)步,資源的日益短缺和環(huán)境的日益惡化已經(jīng)成為越來(lái)越嚴(yán)峻的問(wèn)題,有效地對(duì)垃圾進(jìn)行分類(lèi)回收再利用既能極大地提高資源利用率,也能減少環(huán)境污染,因此,采用人工智能技術(shù)對(duì)垃圾進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)顯得尤為重要。

當(dāng)代人們對(duì)自動(dòng)分類(lèi)的垃圾桶已經(jīng)有了較多研究[1-3]。劉鴻鵠[4]等提出一種基于金屬傳感器、紅外溫度傳感器和力覺(jué)傳感器,實(shí)現(xiàn)能夠分類(lèi)識(shí)別不同材料的智能垃圾桶,但此方法具有精確度較低,需要大量傳感器的缺點(diǎn),給垃圾桶的組裝整合帶來(lái)了困難,同時(shí)會(huì)導(dǎo)致垃圾桶體積過(guò)大,無(wú)論是家用還是公用,都有著極大的不便。王科舉[5]等人提出用volov3-tiny深度學(xué)習(xí)模型對(duì)攝像頭拍攝的圖片進(jìn)行識(shí)別,從而進(jìn)行垃圾分類(lèi),但是此算法同樣具有精度低的缺點(diǎn)。除此之外,人們?cè)趫D像識(shí)別與特征點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別方面也有了很多研究,其中Lowe[6]在2004年提出的尺度不變特征變換(SIFT)算法以及Bay和Ess[7]等人在2006年提出的加速魯棒特征(SURr)算法都具有較好的特征不變性,但是計(jì)算量大,速度慢,耗時(shí)長(zhǎng)。……

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