基于深度学习的智能分类垃圾桶的研究与设计

魏家豪 姜楠楠

（哈尔滨华德学院，黑龙江 哈尔滨 150000）

习近平提出“绿水青山就是金山银山”。环保是民生的大课题，而垃圾分类则是环保的重头戏，从源头控制垃圾的产生和归类，是一个难点亦是一个重点。生活垃圾裸露在空气中，会释放出大量有害气体，粉尘和细小颗粒物随风飞扬，危害周围大气环境。在堆放过程中会产生大量的酸性、碱性等有机污染物，随雨水渗入地下，造成地下水水体污染。此外，生活垃圾也是病菌滋生地和繁殖场，影响周围环境卫生，危害人体健康。据相关部门统计，人均每天会产生约1.5 公斤的生活垃圾，每年会有接近200 多亿元的生活垃圾因分类难度大而被浪费。因此，为了达到更大程度上保护环境和节约资源的目的，智能分类垃圾桶便应用而生。本文试在学界相关研究的基础上，使用深度学习方法中的一种用于图像分类、Inception-v3 卷积神经网络模型，设计一种新型智能化分类垃圾桶。研究旨在有效进行生活垃圾分类，提高垃圾分类效率，尽可能达到资源有效利用和环境保护的目的。

1 结构设计

该智能垃圾桶框架为圆角矩形柱体。桶体高60cm，直径40cm。内部设有四个规格相同的长方体垃圾仓，待装不同种类的垃圾，分别为可回收垃圾、有害垃圾、其它垃圾及厨余垃圾。由于厨余垃圾比较特殊，液体部分会污染垃圾桶，因此，将厨余垃圾提前人工的装入特制的厨余垃圾袋（应用RFID 射频识别技术，在垃圾袋上贴上制作好的电子标签）。……