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大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)：基于Tensorflow深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)

1年前作者：星川皆無恙分類：Toy博客閱讀(504)違法舉報(bào)

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大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)：基于Tensorflow深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)

一、項(xiàng)目概述

隨著社會(huì)的發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速，垃圾分類已經(jīng)成為了環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的重要課題。然而，傳統(tǒng)的垃圾分類方法通常依賴于人工識(shí)別，效率低下且易出錯(cuò)。因此，本項(xiàng)目旨在利用大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)基于 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Network）算法垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化高效的垃圾分類。該系統(tǒng)將利用大數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，通過深度學(xué)習(xí)模型提取垃圾圖像的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾進(jìn)行分類。具體而言，本項(xiàng)目將分為以下幾個(gè)階段：

  1. 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集包括各種類型垃圾的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像尺寸統(tǒng)一化、去除噪聲等操作，以便于后續(xù)模型訓(xùn)練。

  2. 模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練：基于 TensorFlow 框架，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練適用于垃圾分類的 CNN 模型。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，使模型能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同類型的垃圾，并實(shí)現(xiàn)高效分類。

  3. 系統(tǒng)開發(fā)與集成：利用 Django 框架開發(fā)垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)的前端和后端功能，包括用戶界面設(shè)計(jì)、垃圾圖像上傳與識(shí)別、分類結(jié)果展示等功能，并與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行集成。

  4. 系統(tǒng)測(cè)試與模型超參數(shù)優(yōu)化：對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行全面的測(cè)試，包括功能測(cè)試、性能測(cè)試和用戶體驗(yàn)測(cè)試，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)存在的問題。通過不斷優(yōu)化算法和模型，提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

  5. 部署與推廣：將完成的垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)部署到實(shí)際環(huán)境中，并進(jìn)行推廣和宣傳，引導(dǎo)社會(huì)公眾積極參與垃圾分類工作，促進(jìn)城市環(huán)境的改善和可持續(xù)發(fā)展。

通過本項(xiàng)目的實(shí)施，將有效提高垃圾分類的準(zhǔn)確性和效率，減少人力成本和資源浪費(fèi)，為城市環(huán)境治理和可持續(xù)發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。同時(shí)，該項(xiàng)目還將為深度學(xué)習(xí)在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用提供有益經(jīng)驗(yàn)和參考。

二、深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效的識(shí)別方法。

1962年，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的局部互連網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]（Convolutional Neural Networks-簡(jiǎn)稱CNN）7863?，F(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。

Fukushima在1980年基于神經(jīng)元間的局部連通性和圖像的層次組織轉(zhuǎn)換，為解決模式識(shí)別問題，提出的新識(shí)別機(jī)（Neocognitron）是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[2]。他指出，當(dāng)在不同位置應(yīng)用具有相同參數(shù)的神經(jīng)元作為前一層的patches時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)平移不變性1296。隨著1986年BP算法以及T-C問題[3]（即權(quán)值共享和池化）9508的提出， LeCun和其合作者遵循這一想法，使用誤差梯度（the error gradient）設(shè)計(jì)和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一些模式識(shí)別任務(wù)中獲得了最先進(jìn)的性能4。在1998年，他們建立了一個(gè)多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被稱為L(zhǎng)eNet-5[5]，用于手寫數(shù)字分類, 這是第一個(gè)正式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3579。類似于一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，LeNet-5有多層，利用BP算法來訓(xùn)練參數(shù)。它可以獲得原始圖像的有效表示，使得直接從原始像素（幾乎不經(jīng)過預(yù)處理）中識(shí)別視覺模式成為可能。然而，由于當(dāng)時(shí)大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的缺乏，使得LeNet-5在面對(duì)更復(fù)雜的問題時(shí)，如大規(guī)模圖像和視頻分類，不能表現(xiàn)出良好的性能。

因此，在接下來近十年的時(shí)間里，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究趨于停滯，原因有兩個(gè)：一是研究人員意識(shí)到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行BP訓(xùn)練時(shí)的計(jì)算量極其之大，當(dāng)時(shí)的硬件計(jì)算能力完全不可能實(shí)現(xiàn)；二是包括SVM在的淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法也漸漸開始暫露頭腳。直到2006年，Hinton終于一鳴驚人，在《科學(xué)》上發(fā)表文章，使得CNN再度覺醒，并取得長(zhǎng)足發(fā)展。隨后，更多的科研工作者對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)。其中，值得注意的是Krizhevsky等人提出的一個(gè)經(jīng)典的CNN架構(gòu)，相對(duì)于圖像分類任務(wù)之前的方法，在性能方面表現(xiàn)出了顯著的改善2674。他們方法的整體架構(gòu)，即AlexNet[9]（也叫ImageNet），與LeNet-5相似，但具有更深的結(jié)構(gòu)。它包括8個(gè)學(xué)習(xí)層（5個(gè)卷積與池化層和3個(gè)全連接層），前邊的幾層劃分到2個(gè)GPU上，（和ImageNet是同一個(gè)）并且它在卷積層使用ReLU作為非線性激活函數(shù)，在全連接層使用Dropout減少過擬合。該深度網(wǎng)絡(luò)在ImageNet大賽上奪冠，進(jìn)一步掀起了CNN學(xué)習(xí)熱潮。

一般地，CNN包括兩種基本的計(jì)算，其一為特征提取，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部接受域相連，并提取該局部的特征。一旦該局部特征被提取后，它與其它特征間的位置關(guān)系也隨之確定下來；其二是特征映射，網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)計(jì)算層由多個(gè)特征映射組成，每個(gè)特征映射是一個(gè)平面，平面上所有神經(jīng)元的權(quán)值相等。特征映射結(jié)構(gòu)采用影響函數(shù)核小的sigmoid函數(shù)作為卷積網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，使得特征映射具有位移不變性。此外，由于一個(gè)映射面上的神經(jīng)元共享權(quán)值，因而減少了網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)的個(gè)數(shù)。這兩種操作形成了CNN的卷積層。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)卷積層都緊跟著一個(gè)用來求局部平均與二次提取的計(jì)算層，即池化層，這種特有的兩次特征提取結(jié)構(gòu)減小了特征分辨率。

CNN主要用來識(shí)別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由于CNN的特征檢測(cè)層通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，所以在使用CNN時(shí)，避免了顯式地特征抽取，而隱式地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)；再者由于同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同，所以網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí)，這也是卷積網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于神經(jīng)元彼此相連網(wǎng)絡(luò)的一大優(yōu)勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其局部權(quán)值共享的特殊結(jié)構(gòu)在語音識(shí)別和圖像處理方面有著獨(dú)特的優(yōu)越性，其布局更接近于實(shí)際的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)這一特點(diǎn)避免了特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度。

CNN 的一個(gè)核心特點(diǎn)是卷積操作，它可以在圖像上進(jìn)行滑動(dòng)窗口的計(jì)算，通過濾波器（又稱卷積核）和池化層（Max Pooling）來提取出圖像的特征。卷積操作可以有效地減少權(quán)重?cái)?shù)量，降低計(jì)算量，同時(shí)也能夠保留圖像的空間結(jié)構(gòu)信息。池化層則可以在不改變特征圖維度的前提下，減少計(jì)算量，提高模型的魯棒性。

CNN 的典型結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層、全連接層等。同時(shí)，為了防止過擬合，CNN 還會(huì)加入一些正則化的技術(shù)，如 Dropout 和 L2 正則等。

CNN 在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語音識(shí)別等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在圖像分類任務(wù)中，CNN 的經(jīng)典模型包括 LeNet-5、AlexNet、VGG 和 GoogleNet/Inception 等，這些模型的設(shè)計(jì)思想和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都有所不同，但都對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。

一般地，CNN包括兩種基本的計(jì)算，其一為特征提取，每個(gè)神經(jīng)元的輸入與前一層的局部接受域相連，并提取該局部的特征。一旦該局部特征被提取后，它與其它特征間的位置關(guān)系也隨之確定下來；其二是特征映射，網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)計(jì)算層由多個(gè)特征映射組成，每個(gè)特征映射是一個(gè)平面，平面上所有神經(jīng)元的權(quán)值相等。特征映射結(jié)構(gòu)采用影響函數(shù)核小的sigmoid函數(shù)作為卷積網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，使得特征映射具有位移不變性。此外，由于一個(gè)映射面上的神經(jīng)元共享權(quán)值，因而減少了網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)的個(gè)數(shù)。這兩種操作形成了CNN的卷積層。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)卷積層都緊跟著一個(gè)用來求局部平均與二次提取的計(jì)算層，即池化層，這種特有的兩次特征提取結(jié)構(gòu)減小了特征分辨率。

CNN主要用來識(shí)別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由于CNN的特征檢測(cè)層通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，所以在使用CNN時(shí)，避免了顯式地特征抽取，而隱式地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)；再者由于同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同，所以網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí)，這也是卷積網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于神經(jīng)元彼此相連網(wǎng)絡(luò)的一大優(yōu)勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其局部權(quán)值共享的特殊結(jié)構(gòu)在語音識(shí)別和圖像處理方面有著獨(dú)特的優(yōu)越性，其布局更接近于實(shí)際的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)這一特點(diǎn)避免了特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度。

三、部分?jǐn)?shù)據(jù)庫架構(gòu)

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四、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)模型部分核心代碼

from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout,BatchNormalization,Activation

base_model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width,img_height,3))

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = True
    
# Add layers at the end
X = base_model.output
X = Flatten()(X)

X = Dense(512, kernel_initializer='he_uniform')(X)
#X = Dropout(0.5)(X)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)

X = Dense(16, kernel_initializer='he_uniform')(X)
#X = Dropout(0.5)(X)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)

output = Dense(len(class_names), activation='softmax')(X)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=1e-4)

model.compile(optimizer=optimizer,
                loss='sparse_categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])

history  = model.fit(train_ds,
                  validation_data=val_ds,
                  epochs=15
                    )
model.save("resnet50_model.h5")

模型訓(xùn)練效果圖

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訓(xùn)練模型效果展示

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通過訓(xùn)練日志信息，可以看到訓(xùn)練模型效果，我們的這個(gè)模型準(zhǔn)確率可以達(dá)到0.9983，幾乎完全擬合，已經(jīng)很高了，如果進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)參優(yōu)化，那么模型識(shí)別效果會(huì)更加理想。

模型訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率（accuracy）曲線。

history.history.keys()
plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')
plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')
plt.legend()
  1. history.history.keys():獲取 history 對(duì)象的 history 屬性的鍵，history 對(duì)象通常是在使用 Keras 或 TensorFlow 訓(xùn)練模型時(shí)返回的對(duì)象，其中包含了訓(xùn)練過程中的各種信息，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率、損失值等。
  2. plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')利用 Matplotlib 庫中的 plot 函數(shù)繪制了訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率曲線。其中，history.epoch 表示訓(xùn)練的迭代輪數(shù)，history.history.get('accuracy') 表示從 history 對(duì)象中獲取訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率，label='accuracy' 則是為了在圖例中標(biāo)識(shí)出這條曲線的名稱為 ‘a(chǎn)ccuracy’。
  3. plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy'): 繪制驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率曲線。history.history.get('val_accuracy') 表示從 history 對(duì)象中獲取驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率。
  4. plt.legend(): 顯示圖例，將上面繪制的兩條曲線的名稱 ‘a(chǎn)ccuracy’ 和 ‘val_accuracy’ 顯示在圖中的合適位置。

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模型訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失值（loss）曲線

利用 Matplotlib 庫中的 plot 函數(shù)繪制了訓(xùn)練集的損失值曲線。history.epoch 表示訓(xùn)練的迭代輪數(shù)。

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項(xiàng)目啟動(dòng)

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系統(tǒng)首頁

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上傳測(cè)試?yán)N類（金屬、塑料瓶、玻璃等），用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行識(shí)別分類

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后臺(tái)數(shù)據(jù)管理

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歷史識(shí)別檢測(cè)

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五、項(xiàng)目結(jié)語

本研究展示了一個(gè)高度精確的模型，在訓(xùn)練中達(dá)到了很好的精確度，為0.9983，幾乎完全擬合。這一成果不僅是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在解決實(shí)際問題中潛力的有力證明，也為本研究所探索的領(lǐng)域帶來了重要的貢獻(xiàn)。通過精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)和深入分析，我們不僅驗(yàn)證了模型的性能，還揭示了其在特定任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)和局限性。我們對(duì)于這一研究成果感到滿意，并期待著未來進(jìn)一步探索如何優(yōu)化和應(yīng)用這一模型，以解決更廣泛的問題，并為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界帶來更多的創(chuàng)新和價(jià)值。

需項(xiàng)目資料/商業(yè)合作/交流探討等可以添加下面?zhèn)€人名片，后續(xù)有時(shí)間會(huì)持續(xù)更新更多優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目?jī)?nèi)容，感謝各位的喜歡與支持！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-851064.html

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