在人工智能方面较出名的目标检测模型有R-CNN（区域卷积神经网络）、OverFeat、Fast R-CNN、FasterR-CNN、YOLO（You only Look Once）v1、YOLOv2、SSD（single shot multibox detector）。早期的目标检测模型（较典型的是2013年的R-CNN）是通过人工技术得到物体特征，其中有三个主要步骤。
（1）区域选择：随机生成多个固定大小的窗口然后采用滑动窗口对图像进行遍历。
（2）特征提取：SIFT（尺度不变特征转换，scale-invariant feature transform） 是常用特征。
（3）分类器：主要是Adaboost、SVM（支持向量机，support vector machines）。
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如果是小袋包装密封的，茶叶从茶叶包装打开那一刻起就产生了垃圾，塑料包装可以分类为其他垃圾，金属包装或者铝制包装则属于可回收物。冲泡过的茶叶是易腐垃圾，因为冲泡过的茶叶，时间长了就会发酵。如果把泡过的茶叶晒干就属于其他垃圾了。垃圾分类语音问答机
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当垃圾成功识别种类时，STM32通过控制垃圾桶底部的垃圾旋转控制装置。旋转不同的角度使垃圾投放进不同分类的格子中。实现不同垃圾的分类效果。在实际执行中，系统将通过控制垃圾旋转装置旋转到一定角度来进行下方垃圾格子的选择，如干垃圾时旋转0° 、湿垃圾时旋转90° 、可回收垃圾旋转180° 、有害垃圾时旋转270° ，从而将垃圾投入下方系统定的格子中。垃圾分类语音问答机
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