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摘要
随着我国垃圾分类制度的加速推行，基于虚拟/增强现实技术的垃圾分类应用大量涌现。受识别设备平台及居民应用习惯等方面的影响，针对目前该类应用在便捷性、实用性上存在较大不足，提出了一种基于轻量化神经网络并融合移动增强现实及可视化技术的垃圾分类应用方案。首先，提出了基于深度学习的垃圾分类可变扩张卷积VD-MobileNet模型方法能够解决移动设备中存在的计算能力有限、网络庞大等问题，通过在MobileNet模型中引入空洞卷积增加感受野、扩大垃圾的特征信息以提升分类精度，引入LeakyReLU激活函数优化网络的表达能力；其次，将该模型与WebAR技术结合，设计了一款面向移动设备的轻量级垃圾分类信息可视化系统，该系统具备跨平台特性，实现了对分类信息的多元化可视呈现，提供了灵活的交互方式。实验及评估表明，该VD-MobileNet模型在垃圾分类数据集中分类效果良好，能够在参数量不变的前提下有效减少计算量，此外结合该模型所设计的WebAR应用系统可为用户的垃圾处理事务提供合理有效地协助。
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单位四川轻化工大学; 西南科技大学
