基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别 前后端结合的项目 trash_classify_demo1 基于OpenCV对图像的二值图进行轮廓识别，并得到其边界矩形。通过此方法，大概率能够框选得到图片中的主要物体，并基于框选出的方框对图像进行裁剪为224*224的尺寸。 trash_classify_demo2 ./cnn_test.py 为此前自己摸索的卷积神经网络，训练起来准确率不佳，遂改用VGG16模型。 ./trash_classify_demo2/cnn_test.py 基于VGG16模型，增加bn层促使模型收敛。将训练集迭代训练约15次，训练集准确度约80%-90%，测试集准确度约60%。 关于label，格式为“图片名称 类别”，由于上传大小所限，仅上传label文档，未上传数据集。 trash_classify_demo3 一些项目进行中所编写的小程序，包括爬虫批量下载图片、调整图片尺寸、计算图片平均RGB值和生成标签文档。 trash_classify_demo4 程序的web前端界面。 包括图像上传、识别功能，垃圾分了科普功能，显示模型

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利用matlab进行制作开发的app，硬币识别程序，需要在matlab2019以上版本运行，其他低一点的版本没试过能否运行，应该可以吧，，，程序进行了较大智能化的操作，能够进行分类识别三种硬币以及两种硬币，并进行计数以及合计金额。效果还可以

S变换，电能质量扰动识别分类，时频图，matlab程序，附有注释，清晰明了。

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本项目是使用yolov5结合python语言进行四类垃圾（可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾）的模型训练以及准确识别，下载本项目解压使用pycharm打开，测试图片可放入data下的images文件夹，运行dect.py(本项目已经在google colab上炼成丹)进行识别，识别结果存放于runs-dect-exp+数字文件夹下，可进行查看识别结果。 特别说明：本项目由于时间有限训练垃圾识别模型时所使用的数据集量比较小，所以四类垃圾中仅限瓶子、报纸；电池；剩饭；碎瓷片。有兴趣同学可采用大量数据集进行翻墙在云端进行训练。

使用LeNet CNN对交通标志进行分类 描述 我们构建了LeNet类型的卷积神经网络模型，并对模型进行训练，以判断给定图片属于43个交通标志中的哪个。 那就是模型确定输入图像是否意味着： 停车标志 或限速30km / h ， 或儿童穿越， ...等 我们为43个交通标志分配了43个不同的整数（或43个规范矢量，大小为43）。 组织 我们首先给出问题陈述并准备data_preparation_pblm_statmnt.ipynb中的数据 我们在modelling.ipynb中进行训练/建模部分 原始数据存储在data / raw中。 处理后的数据存储在数据中/处理后 原始数据集的来源 我们使用的原始数据集包含来自的约51839张免费提供的图像。 J. Stallkamp，M。Schlipsing，J。Salmen和C. Igel。 德国交通标志识别基准测试：多类别分类比赛。 在I

铁路场景三维点云分割与分类识别算法.pdf,铁路限界侵入检测对保障高速铁路安全具有重要意义，基于激光三维点云分割与分类识别的异物侵入检测具有准确、直观的优点，在诸如隧道口和站台的铁路重点区域监测中具有广泛应用前景。设计了一种带动二维激光雷达进行俯仰运动的装置用于铁路三维点云的采集，基于法线方向一致性原则提出采用区域生长分割算法解决欧氏聚类分割和随机采样一致性（RANSAC）分割造成的过分割和欠分割问题；针对分割后的单物体点云，提出利用视点特征直方图（VFH）进行不同目标的三维点云特征提取，基于不同物体VFH建立KD树，并利用最近点搜索方法完成单物体点云分类识别。铁路场景典型物体的分类实验结果表明，本算法对铁路场景典型物体的分类识别准确率大于90%。