技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习技术识别货物介质种类的方法，具体步骤如下：S1：收集汇总标记了不同介质属性的货物图片；S2：向深度学习模块输入货物介质图片，建立样本模型，并通过不断训练修正样本模型；S3：向度学习模块导入实时拍摄的货物图片，深度学习模块通过样本模型自动识别货物介质种类，并导出结果；本发明通过人工神经网络模型，基于深度学习技术对大量的货物图片进行处理，建立样本模型，对导入的货物图片自动识别介质类型，从而达到固体废弃物智能化分类的目的。
技术研发人员：方昌銮;周清华;高毅鹏;马志伟;黄凯明
受保护的技术使用者：南京云计趟信息技术有限公司
技术研发日：2017.12.18
技术公布日：2018.04.06