基于SqueezeNet-Tiny的可回收垃圾智能垃圾桶设计及实现

作者：李长江; 余海涛; 李官星; 李玥洋; 谭雯文

来源：现代信息科技, 2022, 6(17): 75-77.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.17.019

• SqueezeNet
• 可回收垃圾
• 智能分类垃圾桶
• 工业应用

文章提出一种对SqueezeNet神经网络改进策略，通过删除第三个Maxpooling层，同时将第一个卷积层的卷积核大小设置成3×3，创建轻量化SqueezeNet-Tiny模型，并在具有复杂背景的可回收垃圾数据集(Recyclable Waste Dataset，简称RW Dataset)上验证了改进的有效性。将SqueezeNet-Tiny迁移到硬件设施，完成了智能分类垃圾桶的设计和制作，识别精度可达94.68%，参数量仅为0.74 M，基本满足工程化应用的需求。

• 单位
  重庆科技学院; 重庆工程职业技术学院