一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法

摘要

本发明公开了一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法，通过高光谱相机采集带分类垃圾的光谱数据；通过PLS降维模型对采集的光谱数据进行降维；采用SVM分类模型对光谱数据进行分类，并对分类后的光谱数据按材质不同进行不同颜色的上色从而生成RGB图像；采用YOLOv4目标检测模型对生成的RGB图像进行训练和检测。本发明的光谱数据的每个像素点含有200个信息值，得到的像素点物料信息更加准确，且光谱覆盖常规物品的主要波段范围，对于不确定的来料依然能够准确进行分类，提高了待分类垃圾的识别的准确性，解决了现有技术分选机器人空抓、漏抓等现象。