基于GPU深度学习的家用智能垃圾桶设计

李美锟，杨明夏，凌滨

（东北林业大学，黑龙江哈尔滨，150040）

0 引言

1 智能垃圾桶总体设计方案及实现原理

将训练好的垃圾分类模型放入树莓派；当显示屏显示“按下按键开始识别”后，按下按键电路中的开关，树莓派收到按键信号后调用摄像头进行拍照并调用模型处理图像信息；处理完成后，树莓派将通过引脚向单片机发送垃圾所属类别的信号。单片机接收树莓派给出的信息后，驱动步进电机对垃圾桶的托盘和挡板将垃圾分类投放。再次按下按键将开始下一次识别。智能垃圾桶工作流程如图1所示。

图1 智能垃圾桶工作过程

本设计将垃圾分成四类：可回收垃圾、其他垃圾、厨余垃圾、有害垃圾，相应的将垃圾桶分成四个区域并标号为1、2、3、4。

如图2所示，将1区域定为初始挡板设置的位置，2区域定为圆盘开口的位置，上方步进电机控制挡板的转动，下方步进电机控制托盘的转动，根据垃圾所属类别，可以将步进电机控制移动分为四种情况：

图2 智能垃圾桶区域划分

（1）垃圾类别在1区域正下方，下方托盘顺时针旋转90度，待垃圾下落后，电机复位。

（2）在2区域的正下方，上方步进电机逆时针转动90度，带动垃圾到2区域缺口上方，待垃圾自动下落后，电机复位。

（3）在3区域的正下方，下方电机逆时针旋转90度，托盘缺口转到3区域；上方电机逆时针旋转180度，使垃圾转到3区域上方自动下落，依次复位上方和下方电机。

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