Abstrakt. Kvantifiering är ett viktigt steg för att förbättra städernas renhet. När den mänskliga tolkningen är alltför tungrodd eller i vissa fall omöjlig kan ett objektivt index över renlighet minska nedskräpningen genom medvetandehöjande åtgärder. I detta dokument presenterar vi ett helt automatiserat datorsikte program för nedskräpning kvantifiering baserad på bilder tagna från gator och trottoarer. Vi har använt en djupt lärande baserad ram för att lokalisera och klassificera olika typer av avfall. Eftersom det inte fanns några avfallsdata tillgängliga byggde vi vårt anskaffningssystem monterat på ett fordon. Samlade bilder som innehåller olika typer av avfall. Dessa bilder kommenteras sedan för utbildning och benchmarking av det utvecklade systemet. Våra resultat på verkliga scenarier visar korrekt upptäckt av nedskräpning på olika bakgrunder.
Rad och Al. REF utvecklade en GoogLeNet-baserad visionsapplikation för att lokalisera och klassificera stadsavfall.
A Computer Vision System to Localize and Classify Wastes on the Streets
{'venue': 'Liu M., Chen H., Vincze M. (eds) Computer Vision Systems. pp 195-204. ICVS 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10528. Springer, Cham', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}