MATLAB深度学习卷积神经网络垃圾分类系统近年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显著。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却束手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类，对不同类别的垃圾应采取不同分类方法，如果投放不当，可能会导致各

1　　绪论1.1　课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[

摘 要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关

摘 要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关

【摘要】设计了一套基于计算机视觉的葡萄检测分级系统，包括驱动装置、输送机构、夹持机构、图像釆集与 处理系统和分级控制系统，葡萄以悬挂方式连续输送，两个CCD摄像机在外触发模式下实时采集葡萄的两面图像。 基于RGB色彩空间计算果面着色率,采用投影面积法和果轴方向投影曲线计算果穗大小和形状参数，进而实现葡 萄外观品质分级。选用20穗巨峰葡萄进行3次分级试验，与人工分级对比，颜色和大小形状分级的准确率分

运动目标检测MATLAB代码实现——差分法、GMM、ViBe此文章会使用简练而清晰的语言描述下列三种算法，分别为帧间差分法(Temporal Difference)、混合高斯法(GMM)、ViBe算法，并使用MATLAB进行实现。帧间差分法帧间差分法分为两种：二帧差分法和三帧差分法，原理类似，这里一并介绍。摄像机采集的视频序列具有连续性的特点，如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在

fast R-CNN解决了这个问题，使用ROI pooling的方法提取到了等长的特征向量，从而使得只需要过一遍CNN，运行速度大大提升。刚才写到了，RCNN运行慢的原因是所有备选框均需要过一遍CNN，以提取到等长的特征向量。如果把全图过一遍CNN，再提取特征向量，会导致这些向量不等长，从而使得下面的处理无法进行。对于问题一，想到了一种解决方法，使用两帧差，而不是当前帧与首帧的差。最典型的方法当属

第二部分：采用标记方法选取出图中的白色区域，度量区域属性，存放经过筛选以后得到的所有矩形块，筛选特定区域，存储人脸的矩形区域；第三部分：对于所有人脸的矩形区域，如果满足条件的矩形区域大于1则再根据其他信息进行筛选，标记最终的人脸区域。人脸的确认程序，以存储的所有矩形区域作为研究对象，当区域内有眼睛存在时，才认为此区域为人脸区域。图像分割程序中，利用肤色可以较为精确的将人脸和非人脸区域分割开来，得到

MATLAB人脸识别系统设计与仿真【GUI解界面】第一章 绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研

MATLAB深度学习卷积神经网络垃圾分类系统近年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显著。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却束手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类，对不同类别的垃圾应采取不同分类方法，如果投放不当，可能会导致各