基于Arduino和语音识别的智能垃圾分类系统

在上海、北京等全国多个省市陆续推出垃圾分类管理办法和要求的大背景下,为了能够更好地帮助居民进行垃圾分类,提出了基于Arduino和语音识别的智能垃圾分类系统。该系统由Android移动端APP、HC-05蓝牙模块、下位机控制模块构成。Android移动端APP接收语音输入,识别并加以分类,并通过HC-05蓝牙模块将分类结果发送到Arduino开发板,Arduino开发板根据分类结果控制相应舵机转动,从而带动对应分类的垃圾桶盖打开,实现垃圾分类。实验测试结果表明,该系统识别准确率高,具有实用价值。     

语音智能垃圾分类箱的设计

本设计的目的是推出一款智能自动分类垃圾桶,能够与垃圾投放者用普通话进行语音交互,识别出投放的是何种垃圾,实现投入垃圾的压缩与垃圾的准确分类投放并且能够识别垃圾是否装满方便于智能分类箱的使用者及时更换垃圾袋。     

基于STM32语音识别的垃圾分类机器人设计

二十一世纪物联网在人们的生活中应用十分广泛,几乎是无处不在的.近些年来,国内外垃圾分类机器人的相关技术不断完善,产业正大规模地走向市场,以提供人们舒适的服务.以STM32单片机为主控芯片,利用ESP8266-01S无线WIFI模块连接物联网OneNet平台,实现语音识别垃圾分类功能,最后通过实践表明,本设计具有性价比高...     

一种室内智能语音识别垃圾分类系统的设计

针对目前垃圾分类存在成分复杂、智能化水平低等问题,该文提出一种准确率高、响应速度快的室内智能语音识别垃圾分类系统。该设计采用降压稳压处理、语言识别、串口通信、人机交互等技术,对传统的垃圾桶进行机械改造,配备智能语音库,完成可语音控制的垃圾分类系统。通过实际测试,该系统能实时处理采集的数据信息,包括语音指令、手部感应和容量检测信息等,实现在室内环境下,有效地进行垃圾的识别和回收。     

基于物联网语音控制垃圾分类系统

为满足无接触式垃圾分类要求,本项目拟设计基于物联网语音垃圾分类系统。项目利用在线语音识别,完成垃圾种类识别,同时采集垃圾重量信息,测量溢满程度,进行烟雾检测。信息通过WiFi模块上传至云数据库,搭建PC监控系统平台对云数据库中的垃圾桶参数进行读取与整合,实现网络云监护。本系统的设计和开发便于城市垃圾分类的普及并培养人们的垃圾分类意识。     

基于Arduino的纸币整理分类控制系统设计

设计了一种基于Arduino开发板的纸币整理、分类控制系统。该系统采用Arduino Mega2560单片机作为控制核心,结合步进电机驱动板、颜色传感器、显示屏、语音播放模块等组成整套系统,实现了纸币整理、分类、显示、语音播报等功能。该系统利用Arduino IDE开发环境编写控制程序,通过模拟人工整理纸币过程实现纸币整理,通过颜色传感器采集数据以及算法控制,实现纸币分类,并通过实验证明了设计的可靠性、稳定性。     

基于Arduino的智能环境参数监测系统设计开发

家居环境参数的监测往往需要进行多空间点测量,针对传统测量方法费时费力的缺点,笔者以Arduino为核心,结合物联网技术和信息技术,设计了一套智能环境参数监测系统,可实现对家居环境的温湿度、PM2.5值以及可燃气体泄漏等参数的实时监测。利用空调、加湿器、模拟发烟器等设备,改变实验环境的温湿度、烟雾浓度等参数,对参数进行实时监测,验证了所设计开发的智能环境参数监测系统的有效性。     

基于物联网的旅游景区垃圾分类智能管理系统的开发

旅游景区人口密集流动性大,景点分布范围广占地面积大,垃圾桶分布较为稀疏.因此有些游客随意乱扔垃圾,不仅会破坏景区的环境,并且影响游客的消费体验.这一行为会污染景区生态环境,产生一系列有害气体,对游客造成心身伤害,同时也会对景区的生态造成破坏,甚至有着火灾隐患.针对这一问题,提出基于物联网的旅游景区垃圾分类智能管理系统,...     

智能垃圾分类系统的设计

许多城市都要求生活垃圾分类,但是目前大多数人在垃圾种类区分方面存在一定的困难。为了解决这个问题,基于深度学习的图像识别方法设计一个智能垃圾分类系统。通过TensorFlow2.3和MobileNetV2构建和训练垃圾分类模型,应用Qt Designer与Python设计一个便于用户操作的上位机图形界面。将智能垃圾分类和垃圾桶控制有机结合,利用ESP32-CAM获取需要识别的垃圾图像,通过Wi-Fi发送给上位机进行图库比对,并将识别结果通过Wi-Fi发送至ESP-8266,启动驱动控制,打开相应垃圾桶盖。系统测试结果表明,所设计的智能垃圾分类系统能够准确地识别垃圾类型,使用户能够无接触地投放垃圾。     

基于物联网的智能垃圾分类系统的设计

针对目前垃圾分类种类繁多,大多数中老年人难以记忆,导致垃圾分类效果不佳,同时,垃圾清洁员处理垃圾不及时、效率低,引起环境脏、乱、差等一系列环境问题,设计并实现一种基于物联网的智能垃圾分类系统。该系统基于STM32单片机为主控制单元,利用LD3320语音识别芯片及SYN6288中文语音合成模块判断并播报用户所扔垃圾的分类,同时控制舵机打开/关闭相应的垃圾桶盖,利用HX711压力传感器实时监测垃圾桶的容载情况,并且通过Wi-Fi联网的方式将垃圾桶的容载情况上传至远程服务器,垃圾清洁员可以通过手机App等软件远程实时查看垃圾桶的容载情况,以此来提高垃圾的分类效果和垃圾清洁员的工作效率。实验结果表明：系统实现了语音识别、控制垃圾桶盖打开/关闭和远程查看垃圾桶容载情况,增强了垃圾分类的效果,提高了垃圾处理的效率,具有一定的实用性和社会价值,对智慧城市、智慧小区、智慧校园的建设提供了一定的参考价值。     

基于语音识别的智慧分类垃圾桶研究

传统的智慧垃圾桶往往只采用红外传感器检测是否有人接近,当人体接近了垃圾桶,就会自动打开垃圾桶的翻盖,这样的垃圾桶不仅无法完成垃圾分类功能,也无法有效防止病毒传播.因此,旨在实现一个可以自动垃圾分类的智慧垃圾桶,该垃圾桶基于微控制器和语音识别技术,其工作过程为:首先,非特定人语音识别芯片LD3320不断检测外界语音输入并...     

基于Arduino的语音识别与控制系统实现

通过对Arduino开发板的研究,将声控技术引入到智能系统的设计当中,实现了一套基于Arduino的语音控制系统。本文首先确定了各硬件模块的选型,并在拟定了各模块之间的通信接口后对Arduino引脚资源进行整合、分配,搭建了系统的硬件平台。在软件设计部分,编写了监控程序、功能实现程序、中断服务程序,最终实现了对机械手的语音控制以及语音播报的功能。此外,系统还增设了登录口令验证和错误识别吸收功能,从安全、效率两个方面改进系统的性能。实际应用测试表明,在低噪或无噪条件下,该系统识别精度高,稳定性好,达到了预期要求。     

基于Android系统的Arduino智能车设计

Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台,包含硬件(各种型号的arduino板)和软件(Arduino IDE),是欧美国家应用非常广泛的电子设计实训平台。GOOGLE公司在2011年I/O年会上发布了基于Arduino开发板的Android平台下的SDK,使得Arduino应用更加广泛,发展空间更加广阔。本文基于Android平台,设计了一款通过wifi通信控制的Arduino智能车,可以完成测距、运动控制、无线图像传输等功能。     

城市生活垃圾分类智能引导系统设计与实现

城市生活垃圾是一种放错位置的宝物,在当前的智能化城市的发展中,对垃圾分类放置被广泛地提出来,一是提高垃圾的处理效率,二是避免所有垃圾混合丢弃,导致部分可回收垃圾被弃用。系统以实现引导垃圾分类投放为目的,通过对四种不同类型垃圾的关键字进行语音识别后,自动开启对于类型的垃圾桶盖,引导人们分类投放。系统以STM32单片机为主控芯片,由LD3320语音识别电路,WT588D语音播报电路和舵机驱动电路组成。系统工作可靠性、稳定,语音识别正确率高,实现了城市生活垃圾智能分类引导的功能。     

基于Arduino的网络集成智能家庭系统设计

基于Arduino的网络集成智能家庭系统设计基于Arduino UNO R3开发板核心技术扩展了ESP8266Wi Fi无线模块、CH-SR501人体红外感应模块、雨滴感应模块、MQ-2烟雾气敏传感器模块、DHT11温湿度传感器模块、光照电阻模块等传感器模块采集外部信息,以实现对室内温湿度进行准确监测。利用K210 Maix Bit身份识别安防系统搭配AMG8833红外热像仪模块对来客进行非接触式体温测量以及身份识别,一旦发现体温异常的来客,系统立即发出警报,并向移动终端发送实时数据以及判断请求。通过搭配ATK-ESP8266模块利用WiFi技术将传感器节点实时采集的信息传输至移动终端,实现智能家庭信息的集成与控制。同时,本系统还扩展了LD3320语音识别技术,可实现语音控制家庭电器的开关,以及实现对室内设备的智能控制、晾衣架智能回收、火灾监测、实时安防监控等功能,为人们提供更智能、更安全、更舒适的生活环境。     

基于Arduino的AR智能头盔设计与开发

文章基于Arduino的增强现实（Augmented Reality,AR）技术设计并开发了智能头盔,主要工作包括硬件设计、软件设计、测试与验证。设计的AR智能头盔可以对现实场景实时AR增强,并支持用户个性化配置。文章旨在提供一种低成本、易制作、高可定制化的AR智能头盔解决方案。     

基于Arduino的家用智能垃圾桶设计

介绍了一种基于Arduino的家用智能垃圾桶。主要以Arduino UNO R3为核心,利用近红外传感器避障模块、电机驱动模块、超声波检测模块、语音识别模块、舵机驱动模块和无线通信模块搭建其硬件电路,程序调试,实现自动避障、垃圾桶盖自动闭合、手机和语音控制其移动状态等功能。     

基于HuskyLens的智能垃圾分类回收车设计

文章基于图像识别技术,设计了一款智能垃圾分类回收车。该车可以通过图像识别学习算法分类和回收垃圾,实现自动化、高效化处理垃圾。文章详细介绍了智能垃圾分类回收车的结构设计、图像识别算法、分类回收流程等,并通过实验验证了智能垃圾分类回收车的可行性和实用性。     

基于树莓派Raspberry Pi的智能垃圾分类设计

目前,随着人口增长与城市化推进,生活垃圾产量与清运量大幅增加,垃圾分类处理效率低且浪费大量资源,基于上述社会环境,设计垃圾分类系统具有重要意义。本文章介绍在树莓派4代B型开发板上使用垃圾分类数据集训练的Keras模型识别垃圾的过程。采用卷积神经网络,通过Python搭载神经网络来做到图像识别进l行垃圾分类,将垃圾分类数据集在LeNet-5网络模型上深度学习得到训练模型,最后通过PyQt5构建图形化的界面。运行在搭建好TensorFow框架和Opencv计算机视觉库的树莓派开发板上,树莓派4B通过载入照片识别垃圾。     

基于神经网络的垃圾分类箱系统设计

传统的生活垃圾人工分类方式工作量大、效果欠佳。针对当前生活垃圾人工分类效率低、效果欠佳等问题,提出了基于神经网络算法的智能垃圾分类系统设计。本设计通过K210控制摄像头读取当前垃圾图像进行图像处理,加载TensorFlow训练的CNN垃圾识别分类算法进行识别分类,由STM32F407为主控的嵌入式系统控制舵机和步进电机配合分类至对应的垃圾桶中,同时系统还支持语音识别纠偏、播放垃圾分类宣传片、垃圾桶状态检测、语音播报等。在自建的垃圾数据集上进行训练和测试结果显示,利用该方法可以准确地对垃圾种类进行识别,平均准确率达到0.99;通过测试,系统功能稳定,其误差低,具有一定的应用价值。