基于VGG的湖面塑料制品漂浮物识别

发布时间：2024-05-29 04:44

　　针对湖面塑料漂浮物识别问题,提出4个湖面塑料制品漂浮物识别模型。多通道模型1充分从彩图各颜色通道提取丰富塑料纹理特征,并凭借深层次网络捕获更多样化塑料特征信息,对湖面塑料袋、湖面塑料瓶、湖面其他漂浮物的识别准确率分别为73.41%、74.90%和81.52%;对塑料制品的识别精确率是0.88,具有较高的塑料识别可信度。多通道模型1识别准确率优于其他3个湖面塑料制品模型和传统HOG、LBP模型。实验结果可为当前湖面塑料制品漂浮物识别工作提供一定的参考。

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【部分图文】：

图1模型损失值变化情况

研究训练阶段模型的收敛时长。设置批次样本数为18，观察训练阶段模型损失值变化情况，据此判断模型收敛时长，从而有利于选择合理训练时长的模型，开展后续性能测试分析工作。4个模型在训练阶段的损失值变化情况如图1所示。在训练至约500代时，模型2的损失值约为0.32，且趋于平稳，到达收敛....

图2模型精确率

统计4个模型的塑料制品测试精确率。精确率表示正确识别塑料制品占总识别塑料制品的比例，可表明模型的识别分类可信度。4个模型的测试精确率如图2所示。模型2精确率是0.72，其对湖面塑料制品漂浮物的识别分类可信度最差；模型1的精确率是0.82，稍微高于精确率为0.80的多通道模型2；多....

本文编号：3984093