针对分类混合垃圾的要求越来越高、工作量越来越大、人工成本越来越高的问题，提出了基于机器视觉技术的垃圾分类，设计了基于YOLO V5网络的可回收垃圾的视觉检测系统。首先，对输入的图片进行预处理将其转化为统一大小；然后，使用深度网络进行可回收垃圾特征的提取。在自建的垃圾数据库上测试，对可回收垃圾的识别率可达到90%，平均一张图片的识别时间不到0.2 s。实验表明，该系统可以有效地完成可回收垃圾的识别与检测工作。
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