简介:摘要:生活垃圾分类对于城市良好生活环境的创建和资源最大化利用具有重要意义,但是由于人们分类知识不足、分类意识薄弱等因素,导致实际分类效果并不理想。在未来科技发展过程中,利用机械视觉技术对废物垃圾进行识别具有重要的意义。本设计中主要由图像数据处理、模型训练、识别分类三部分组成。由于该设计所涉及的训练图像都是在理想光照,合 适环境下提取的,所以在图像数据处理过程中没有难以处理的细节。图像数据处理的环节包括了获取图像,划分数据集,图像增强等操作。在模型训练部分,该设计基于Pytorch搭建ResNet18网络模型进行训练。通过残差网络实现训练结果的高精度。最后一步是将模型部署在MaixII-Dock开发板上,通过加载模型,获取图像,模型推理,输出结果这一步骤从而实现垃圾的分类识别。
简介:摘要:生活垃圾分类背景下固体废物处理与处置课程建设具有重要的意义,可以构建了具有鲜明行业和地方特色的固体废物处理与处置体系,有助于深化环境工程主干课程教学特色改革,强化了学生对课堂理论知识的理解和掌握,增强了学生的动手能力和实践感受,大大激发了学生学习积极性和对本校专业特色的理解;同时,通过这种创新性和综合性课程实验设置,也能够激发培养学生对科研的兴趣,提高学生的创新能力,有利于培养“新工科”创新型和解决复杂工程问题的固体废物处理与处置专业技术人才。
简介:摘要:人民生活水平不断提高,生活垃圾的产生量也急剧增加,对环境造成了极大的压力,垃圾分类成为我国需要解决的迫在眉睫的问题。我们旨在通过这种积分换物的方式,激起人们对垃圾分类的重视,传播垃圾分类知识,将垃圾分类这一概念深入人心,实现全民垃圾分类,推进全国垃圾分类工作更高效,智能和方便的开展。此外,通过采集不同类别垃圾的特征图,通过改进机器学习模型,改善大数据智能分类方法,优化垃圾图形图像识别的准确率。