海关进口塑料废物智能分类识别技术的研究

作者：侯林^*

来源：塑料科技, 2020, 48(05): 142-144.

DOI：10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2020.05.037

• 海关塑料
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 过拟合

为减小海关进口塑料识别分类压力,提出了针对智能分类的海关进口塑料废物识别模型。基于深度学习的并行子卷积神经网络设计3个海关进口塑料废物识别模型。经实验仿真可知,在500代训练阶段内,模型1和模型2均达到收敛状态,损失值分别为0.37和0.06;数据集中时间,模型1、模型2和模型3的识别时间分别为30、50和60 min;测试阶段,模型1、模型2和模型3的进口塑料废物识别分类准确率分别为0.70、0.82和0.89。

• 单位
  河南警察学院