Multilayer Hybrid Deep-Learning Method for Waste Classification and Recycling
المؤلفون المشاركون
Chu, Yinghao
Huang, Chen
Xie, Xiaodan
Tan, Bohai
Kamal, Shyam
Xiong, Xiaogang
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study proposes a multilayer hybrid deep-learning system (MHS) to automatically sort waste disposed of by individuals in the urban public area.
This system deploys a high-resolution camera to capture waste image and sensors to detect other useful feature information.
The MHS uses a CNN-based algorithm to extract image features and a multilayer perceptrons (MLP) method to consolidate image features and other feature information to classify wastes as recyclable or the others.
The MHS is trained and validated against the manually labelled items, achieving overall classification accuracy higher than 90% under two different testing scenarios, which significantly outperforms a reference CNN-based method relying on image-only inputs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chu, Yinghao& Huang, Chen& Xie, Xiaodan& Tan, Bohai& Kamal, Shyam& Xiong, Xiaogang. 2018. Multilayer Hybrid Deep-Learning Method for Waste Classification and Recycling. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130761
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chu, Yinghao…[et al.]. Multilayer Hybrid Deep-Learning Method for Waste Classification and Recycling. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130761
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chu, Yinghao& Huang, Chen& Xie, Xiaodan& Tan, Bohai& Kamal, Shyam& Xiong, Xiaogang. Multilayer Hybrid Deep-Learning Method for Waste Classification and Recycling. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130761
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130761
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر