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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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智能垃圾分类房能够以智能化、自助化的方式进行垃圾的分类和投放，减少了投放中的卫生安全问题，垃圾分类智能识别语音报价，并且投放更加简单方便。居民在投放垃圾时，智能垃圾房配备的自动称重和结算功能，能够对可回收物进行自动识别、自动称重，以积分的形式返还给居民，在一定程度上提供了居民进行垃圾分类的积极性。垃圾分类智能识别语音


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