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公开(公告)号：CN108764154B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810537983.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法，属于水面目标识别判断领域，S1：识别模型初始化，生成内容为空的数据库系统；S2：将贴有标签的正例训练数据和反例训练数据进行初始化预处理、归一化处理、提取对应的特征向量，将正例图像的特征向量和反例图像的特征向量带入系统模型中训练，生成对应的知识库，然后采用测试数据对知识库进行检验；S3：将知识库带入识别系统中，读取水面状况数据，采集并上传图像数据；S4：上位机对图像数据进行预处理，提取特征向量，并将特征向量带入机器学习模型，读取对应的知识库，对新的特征向量做出判断，并将判断的结果以标记数据的形式输出。本发明能智能识别并打捞水面垃圾，满足运行环境实时性。
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公开(公告)号：CN108764154A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810537983.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法，属于水面目标识别判断领域，S1：识别模型初始化，生成内容为空的数据库系统；S2：将贴有标签的正例训练数据和反例训练数据进行初始化预处理、归一化处理、提取对应的特征向量，将正例图像的特征向量和反例图像的特征向量带入系统模型中训练，生成对应的知识库，然后采用测试数据对知识库进行检验；S3：将知识库带入识别系统中，读取水面状况数据，采集并上传图像数据；S4：上位机对图像数据进行预处理，提取特征向量，并将特征向量带入机器学习模型，读取对应的知识库，对新的特征向量做出判断，并将判断的结果以标记数据的形式输出。本发明能智能识别并打捞水面垃圾，满足运行环境实时性。
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公开(公告)号：CN108058790A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711455701.4
申请日：2017-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: B63B35/32 , E02B15/10 , G05D1/0011 , G05D1/0206 , H04N7/18
Abstract: 本发明请求保护一种水上垃圾清理无人船。清理垃圾的无人船采用稳定的双船体结构，其中垃圾打捞装置包括三叶扇轮、勺斗型链式传送装置、自动喷气装置和垃圾收集箱。分为三种工作模式：随机作业模式、半自主作业模式、紧急模式。其中设计的自动喷气装置能够随着打捞的进行自动喷气，吹动吸附在带孔勺斗型不锈钢网板和耙钉上的垃圾，使其自然垂直下落至垃圾收集箱，动能由电机的附加值能量提供，节能环保。
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