机构名称：
¥ 1.0
，monisha2003@gmail.com，ramadevi.sarav@gmail.com摘要：在发展中国家和技术废物隔离中，基于它们的分解非常重要。在废物分离CNN的过程中，计算机视觉和张量流动起着主要作用。随着图像技术和设备的增长，每天都在每个字段中引入大量图像。在计算机视觉图像分类领域中起着对图像进行分类和分类的主要作用。作为关键组件机器学习，深度学习在图像的分类中起着重要的作用。应用是提高分类图像的准确性。全球污染危机不可避免地要开始计划减少对环境和人类生命构成的损害的最佳方法。个人的危险和工厂废水排放到水体中，使世界处于危险之中。有必要将工业垃圾，家庭废物，医疗废物和电子废物分开。基于手动标记和关键点的图像分类不仅耗时，还受到人为因素的影响。本文分析了对废物的图像识别和分类的研究，包括使用CNN和计算机视觉的可生物降解，非生物降解，生物医学，电子废物。该项目的未来范围很大，因为隔离是发展中国家的主要问题。
使用CNN
主要关键词
相关文件推荐
