深度学习与图像处理的建筑废弃物分类方法  

作　　者：刘乐熙 

机构地区：[1]山东大学机电与信息工程学院,山东威海264209

出　　处：《新潮电子》2025年第3期169-171,共3页

摘　　要：建筑废弃物分类由于没有充分处理采集的图像噪声,并且没有捕捉图像中的潜在结构,导致分类准确率较低,因此,提出深度学习与图像处理的建筑废弃物分类方法。该方法采用均值滤波与中值滤波相结合的双重滤波方法降噪处理建筑废弃物图像,并且通过两阈值分割法分割图像,确定废弃物区域,引入深度学习算法,构建废弃物分类模型,实现建筑废弃物分类。实验结果表明,该方法的建筑废弃物分类准确率达到99.99%,其可以准确分类废弃物。

关 键 词：深度学习 图像处理 建筑废弃物 分类 两阈值分割法 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]