互联网+智能自助回收综合管理系统的研究与构建
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第10-12页 |
| 1.2.1 智能自助回收装置的技术现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器视觉的技术现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 智能自助回收综合管理系统的总体设计 | 第13-17页 |
| 2.1 智能自助回收综合管理系统的功能规划 | 第13-14页 |
| 2.2 智能自助回收综合管理系统的整体架构 | 第14-15页 |
| 2.3 智能自助回收综合管理系统的工作流程 | 第15-16页 |
| 2.3.1 饮料瓶回收终端工作流程 | 第15页 |
| 2.3.2 电池回收终端工作流程 | 第15页 |
| 2.3.3 图书回收终端工作流程 | 第15-16页 |
| 2.3.4 废旧衣物回收终端工作流程 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 图像分类原理及方法 | 第17-31页 |
| 3.1 图像分类的技术流程及应用 | 第17-18页 |
| 3.2 图像分类的全局特征 | 第18-20页 |
| 3.2.1 颜色特征 | 第18-19页 |
| 3.2.2 形状特征 | 第19-20页 |
| 3.2.3 纹理特征 | 第20页 |
| 3.3 图像分类的局部特征 | 第20-27页 |
| 3.3.1 Harris角点特征 | 第21-23页 |
| 3.3.2 SIFT特征 | 第23-26页 |
| 3.3.2.1 空间极值点检测 | 第24-25页 |
| 3.3.2.2 精确确定极值点的位置 | 第25页 |
| 3.3.2.3 确定特征点的主方向 | 第25页 |
| 3.3.2.4 生成SIFT特征描述子 | 第25-26页 |
| 3.3.3 SURT特征 | 第26-27页 |
| 3.4 图像分类方法 | 第27-30页 |
| 3.4.1 基于生成模型的图像分类方法 | 第27页 |
| 3.4.2 基于判别模型的图像分类方法 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 饮料瓶智能自助回收系统的硬件设计 | 第31-39页 |
| 4.1 饮料瓶智能自助回收系统的结构与功能设计 | 第31-32页 |
| 4.2 硬件系统的整体设计 | 第32-33页 |
| 4.3 核心控制模块 | 第33-35页 |
| 4.3.1 树莓派的总体概述 | 第33-34页 |
| 4.3.2 树莓派GPIO端口简介 | 第34-35页 |
| 4.3.3 树莓派摄像头模块简介 | 第35页 |
| 4.4 条形码扫描模块 | 第35-36页 |
| 4.5 电机驱动模块 | 第36-37页 |
| 4.6 红外对管模块 | 第37-38页 |
| 4.7 电源模块 | 第38页 |
| 4.8 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于词袋模型的饮料瓶识别与分类 | 第39-46页 |
| 5.1 词袋模型的原理及其应用方法 | 第39页 |
| 5.2 图像特征点的提取方法与流程 | 第39-40页 |
| 5.3 图像特征点的K均值聚类与视觉词典构造 | 第40-42页 |
| 5.4 基于视觉词典的图像表示 | 第42-43页 |
| 5.4.1 TF值的计算 | 第42页 |
| 5.4.2 IDF权值的计算 | 第42-43页 |
| 5.5 基于KNN算法的图像分类 | 第43-45页 |
| 5.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 饮料瓶分类回收系统的综合测试 | 第46-56页 |
| 6.1 硬件系统的组装与调试 | 第46-47页 |
| 6.2 分类算法的实现 | 第47-51页 |
| 6.2.1 分类算法的训练过程 | 第47-50页 |
| 6.2.1.1 构造数据集 | 第47-48页 |
| 6.2.1.2 视觉词典的生成 | 第48-50页 |
| 6.2.1.3 基于KNN算法的样本训练 | 第50页 |
| 6.2.2 饮料瓶图像的分类过程 | 第50-51页 |
| 6.3 词袋模型的性能评估 | 第51-53页 |
| 6.3.1 错误率与精度 | 第51页 |
| 6.3.2 查准率与查全率 | 第51-53页 |
| 6.4 系统的测试与结果分析 | 第53-55页 |
| 6.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
