简介:摘要:顺应如今可持续发展战略的实施,针对垃圾分类设计了一款光电智能垃圾分拣车。数据集是神经网络训练的基础,使用K210通过OV2640对垃圾进行各种角度的拍摄,人工对拍摄照片进行分类边界框选[2]。基于TensorFlow深度学习理论,导入AI神经系统进行训练,增强系统对垃圾的适应性[3]。随后便可直接通过OV2640进行垃圾识别框选边界并输出种类、位置等信息。车辆的RT1064芯片接受到K210传回的信息,控制电机采取铲取或绕过的操作。通过对编码器输出信号的积分,进行路径规划,达到逐一识别垃圾的目的。当场上所有垃圾逐一识别过后,第一个识别的所有同种垃圾全部被收集再车内。随后便向垃圾分类区移动,通过摄像头对分类区色块的识别,判断准确的+分类区域。通过急加速、急后退的方法将车内垃圾倒入分类区内。随后车辆再进行下一种垃圾的收集,收集过程同上。
简介:摘要:本文对出租车行业中的巡游车和网约车融合发展问题进行了深入探讨。首先,定义了巡游车和网约车的业务特征,并从理论层面分析了两者的差异和共性。然后,通过研究国内外出租车行业的案例,揭示了巡游车和网约车融合发展的空前紧迫性。接着,对目前巡游车和网约车融合模式的问题进行了深入剖析,提出建立市场驱动、公平竞争、优势共赢的融合发展模式。研究结果显示,通过提高运营效率、完善服务质量、平衡供需关系,能有效推动巡游车与网约车的融合发展,实现出租车行业的可持续发展。本文的研究成果将为我们的政策制定者提供有益的参考,指引出租车行业走向更加健康、公平的方向。