基于深度学习的智能垃圾分类系统设计

陈牧图，谭睿，石垒垒，冯月芹

（南京工程学院，江苏南京，211167）

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随着人们生活水平的提高，人均拥有的资源不断增多，垃圾产生量增多，这使得我们面临着垃圾围城的困境。放眼国外，发达国家普遍采用垃圾分类回收、针对处理的方法，同时，垃圾分类也是中国必然的选择。环境问题的日益突出对日常生活、城市发展以及自然环境都造成了极大的影响，这些问题已然使垃圾分类成为刻不容缓的需要。

新型智能多功能自动分类垃圾桶，它通过将传统标签垃圾桶与智能自动化装置有机结合，有效解决了传统的垃圾处理方式对环境带来的污染问题、国家土地资源的占用问题以及可回收资源的浪费问题，并且为环卫从业者和因为工作或生活需要缺少时间进行垃圾分类的人群提供便利。

将深度学习技术应用于垃圾分类处理的方法，通过引入机器视觉拍照、深度学习识别和自动投放装置代替人工进行垃圾分类。利用OpenMV摄像头采集图像信息，以谷歌TensorFlow 为框架，进行数据集的训练，上述训练得到的最优模型进行格式转换，使用 TensorFlow Lite converter转换器将最优模型转换为TensorFlow Lite 能够识别的tflite 格式模型文件，它可以直接应用于OPENMV摄像头的控制器，以此进行下一步的识别操作。OPENMV将识别后的垃圾信息计算处理之后，再通过串口通信传给STM32单片机，通过单片机控制舵机转动进行垃圾槽的选择，转至对应的分类垃圾槽，同时利用大屏幕显示垃圾的种类以及投放垃圾的数量等信息。……