"互联网+垃圾分类"模式介绍及发展前景分析

垃圾的分类和回收是现代居民生活必不可缺的,也是一个社会文明程度的重要标志.实现居民生活垃圾的有效分类和高效回收,不仅可以创造干净整洁的人居环境,还能够做到资源可持续循环利用.随着网络科技的进步提升以及"互联网+"战略的施行,基于大数据、云计算的互联网模式被许多城市率先应用在了垃圾分类和垃圾回收的实践中,现代、高效的"互...     

“垃分宝”废旧品回收平台的设计与运营

"垃分宝"废旧品回收平台是按照垃圾分类与再生资源回收"两网和一"的思路,运用"互联网+分类回收"思维,设计一种用于社区居民垃圾分类规范化的监控管理系统,建立便捷高效的废旧品回收交易服务平台,开展信息采集、数据分析、流向监控等物联网技术,逐步整合回收资源、梳理回收渠道、优化回收网点布局,使供需双方能够快速获取信息匹配,达到垃圾智能回收的效果。     

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带来的危害.随着现代工业逐步智能化,传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求.本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型(Garbage Classification Network, GCNet).通过构建注意力机制,模型完成局部和全局的特征提取,能够获取到更加完善、有效的特征信息;同时,通过特征融合机制,将不同层级、尺寸的特征进行融合,更加有效地利用特征,避免梯度消失现象.实验结果证明, GCNet在相关垃圾分类数据集上取得了优异的结果,能够有效地提高垃圾识别精度.     

GS1资产编码在垃圾分类回收中的应用

垃圾分类回收是当前我国正积极推进的重大环保政策,是对传统垃圾回收处置方式的彻底改革,是以科学化、标准化、精细化促进城市管理更加细致、规范,自然保护更加积极、全面,资源利用更加高效、有序,不仅能为生态、社会和经济三方面带来显著的效益,更能支撑我国在新世纪的可持续发展.但目前,各地实施的效果不尽人意,垃圾源头的分类难成为阻...     

一种城市生活垃圾智能检测分类系统设计

针对目前分类垃圾桶自控能力不足、分类效果差等问题,提出一种基于深度学习的城市生活垃圾智能检测分类系统设计,利用垃圾桶入口处的摄像机进行垃圾图像采样,再通过深度学习技术识别垃圾种类,进而触发分拣设备,实现生活垃圾精准分类投放.该系统具有高效、环保、节能等特点,在资源回收利用、保护环境等方面具有一定的应用价值.     

基于Resnet50的垃圾分类系统

伴随着人们生活水平的进步,如果将所有垃圾都堆在一起,不仅影响垃圾处理的进程,增加垃圾处理的压力,也会对环境造成很大的污染,很多垃圾都是可以进行回收利用的,如果不加分类的丢弃,在垃圾处理过程中会增添很多麻烦的程序。基于Resnet50的垃圾分类系统是在手机等Android系统上运行的APP。这个系统通过图像处理,利用神经网络对垃圾进行分析,卷积神经网路与数据库连接实现垃圾的识别与分类。     

智能垃圾分拣系统的设计

针对现阶段人们垃圾分类意识淡薄,缺少财力投入和准确高效的指导,垃圾分类实施起来较为困难这一现状,设计了一套智能垃圾分拣系统。智能垃圾分拣装置采用STM32作为主控制器,通过各种传感器自动检测垃圾种类;由执行机构将垃圾放入所对应的垃圾桶中,并显示垃圾检测结果,将数据上传到服务器。该系统可帮助人们高效地分拣回收垃圾,能有效提高垃圾回收效率,提高资源的可回收性。     

一种新型快捷的智能垃圾归类装置

面对居民生活水平提高伴随而来的垃圾产生量骤增且没有规范回收的问题，本文设计了一种能够自主进行垃圾归类的装置。该装置以树莓派4B及驱动板I为处理器，首先由摄像头拍下所扔垃圾I的照片，将其传入固有路径下的文件夹，利用人工智能应用领域的机器视觉技术，经过程序验证APKEY后访问链接图像垃圾分类功能的AP，使用图像Base64的方式识别后，返回其垃圾名称及类型，驱动PWM控制舵机翻转即可将垃圾归类到相应垃圾箱中，最后通过语音播报提示完成分类。这种分类方式可以减少垃圾分配的工人损伤程度，同时使更多资源可以被重复利用，符合可持续发展战略。     

基于光谱扫描和互联网身份认证的智能付费垃圾分类收集系统

垃圾分类收集系统通过科学的回收流程设计,配合拉曼光谱扫描验证,利用互联网与用户交互,付费回收。培养了用户垃圾分类习惯,提高了垃圾分类纯度,减少混合垃圾的产生。     

基于图像识别的智能垃圾分类系统设计与实现

垃圾分类是现代城市管理的重要问题之一，为了解决日益增多的生活垃圾带来的难题，提出了一种基于图像识别的智能垃圾分类系统。该系统结合最新的垃圾分类标准规范，利用百度人工智能（Artificial Intelligence,AI）框架和人工智能图像识别技术，与数据库中的数据进行对比，能够快速、准确地识别和分类垃圾。同时，通过在设计系统中加入腾讯地图的定位系统，帮助用户查询附近的垃圾回收站点和定位。该平台的搭建对提高用户的垃圾分类识别的准确性具有积极意义，对于城市管理和环境保护方面具有重要的现实意义，进一步推动了垃圾分类的发展。     

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STM32智能垃圾桶的设计

近年来,随着生活垃圾的产量不断增加,垃圾分类的问题日渐严峻。为防止垃圾污染生态环境,减轻生活垃圾给环境带来的巨大压力,方便垃圾回收再利用以及向大众普及垃圾分类知识。垃圾分类需要推向更智能化和人性化的层面。在这种大环境下,该文设计出了一款智能垃圾桶,以STM32为主控板,LD3320语音识别模块接收垃圾信息、JQ8400语音播报模块实现对应垃圾精准分类播报、L298N电机驱动模块控制垃圾桶的开合盖,红外传感器则检测是否有人靠近设备。通过对各个模块的测试和整体测试,保证了产品的可靠性和稳定性。使用该款高度智能化的垃圾桶,能够以最低的能耗去增强人们垃圾正确分类的意识,提高垃圾分类的效率和再利用率,减轻垃圾对环境的污染,具有良好的发展前景。     

基于物联网的医疗垃圾回收设备与溯源管理系统的设计

近几年新闻媒体多次曝光了医疗垃圾非法回收的问题,尤其在现阶段疫情防控常态化的情况下,医疗垃圾急剧增多。为了避免医疗垃圾非法回收给社会带来巨大危害,基于物联网技术设计一套完备的医疗垃圾闭环回收与溯源管理系统。医疗垃圾回收设备具有识别、分类、初步杀菌的功能;溯源管理系统通过云计算进行数据处理,对医疗垃圾分类回收进行实时的监控。另外,在此基础上尽可能地减少在医疗垃圾回收过程中的人与垃圾和设备的接触,避免病毒传播。     

试谈基于小程序的校园垃圾分类回收系统设计与推广

近年来,在我国城市化发展的过程中,生活垃圾分类已经成为重要的工作,全国各地区已经开始启动生活垃圾分类的相应工作项目,合理进行垃圾的分类处理势在必行,尤其是校园领域中的垃圾设计,基于小程序的垃圾分类回收系统设计推广,不仅能够增强垃圾分类处理效果、回收处理效果,还能引导广大师生形成正确的垃圾分类处理观念意识,营造清洁性、环境良好性的校园环境.研究基于小程序校园垃圾分类回收系统的设计,提出了几点推广的建议,旨在为增强校园环境中垃圾分类处理效果、回收效果提供帮助.     

基于YOLOv3与ResNet50算法的智能垃圾分类系统

垃圾分类对于我们日常生活来说意义重大,它不仅体现的是环境问题,更是资源的节约和绿色的生活方式,更加代表和体现了社会的文明水平,我国各地近些年也相继推行了垃圾分类的政策.2020年,新冠疫情席卷全球,对我们的日常生活造成了非常大的冲击,病毒与细菌的感染不只是通过呼吸,而且可以通过间接的接触来传染,这就要求了我们在生活中应该尽量避免去接触公共的设施和物品,而垃圾回收点恰恰是人员来往较多,很容易造成接触感染.对此,设计了一种疫情之下的垃圾智能分类与识别系统.设计的总体思想是采用Arm公司的EAIDK-310开发板,同时配备罗技C270摄像头采集装置对实际生活中的常见垃圾进行识别与分类,然后通过摄像头采集装置采集到垃圾的图像,结合深度学习模型自动检测、识别垃圾的类别,从而可以根据类别直接进行垃圾的分类丢弃.模型是基于YOLOv3在复杂环境下垃圾检测的基础上完成,构建ResNet50网络,对垃圾的类别进行训练并识别.通过该智能垃圾分类系统,可以提高投放垃圾效率,大大减少人员在垃圾站附近的聚集并做到无接触的垃圾丢弃,从而能够有效避免因为接触而造成的交叉感染的风险,符合当下疫情期间的社会需求.     

家用垃圾分类回收系统

生活垃圾是形成环境隐患的重要因素,无法正确并及时分类处理这些生活垃圾,不仅造成资源浪费,更是目前社会经济健康平稳发展的制约因素。因此,为解决垃圾分类的难题,本项目设计了家庭智能分类垃圾桶,从根源上解决这个问题。本项目设计的垃圾桶通过物联网技术、人工智能、机器学习、单片机等技术,实现了识别投放一体化的项目结构。经验证,家用垃圾分类回收系统运行稳定,功能可满足日常垃圾分类的基本需求。     

“垃圾零填埋”助力环保——富士施乐在华投资首家整合资源再生工厂

近日,全球领先的文件管理专家——富士施乐株式会社正式宣布在中国建立一套整合资源再生系统。这套系统将对富士施乐从全国范围内(不含香港、澳门1、台湾地区)回收来的复印机、打印机等办公产品和硒鼓进行拆解,将其分解成铁、铝、透镜、玻璃、铜等64个类别,并通过再生处理将其转化为原材料,作为新资源进行再利用。通过这一业内首创的整合资源再生系统,富士施乐力求在中国实现"垃圾零填埋"、"零污染"和"无非法丢弃"的目标,为中国的环境和资源保护做出贡献。     

基于Kolmogorov复杂性的垃圾图像分类模型*

为了进一步遏制图像型垃圾邮件的泛滥,本文首次提出了一种基于Kolmogorov复杂性的垃圾图像分类模型。该模型利用数据压缩技术,实现了对垃圾图像的有效分类。与目前主流垃圾图像分类方法相比,本模型既不需要提取图像中的文字,也不需要对图像特征进行定义和选择,而是一种无参数的分类方法。实验验证了本模型的有效性和鲁棒性,同时还表明,Kolmogorov复杂性在垃圾信息过滤中具有广阔的应用前景。     

基于深度学习实现自动垃圾分类

随着社会的飞速发展,产生的消耗废品日益俱增,如何更好地回收与利用这些"垃圾"已成为广泛关注的问题。本文利用人工智能技术,设计了基于深度神经网络与卷积神经网络的垃圾分类模型,对包含2000张图片的数据集分别进行了十分类与二分类实验。实验结果表明,无论是十分类任务还是二分类任务,卷积神经网络的准确率都高于深度神经网络。     

基于深度学习的算法模型在垃圾分类中的应用研究

近年来,城市一体化发展水平提高,垃圾问题对于全世界都是一个非常棘手的问题。基于垃圾分类算法进行了研究,旨在提高垃圾分类的准确性和效率,提出了一种基于深度学习的垃圾分类算法,利用卷积神经网络和支持向量机进行图像特征提取和分类,采用迁移学习的方法建立了一种在已有的数据集基础上进行模型训练和优化,从而制作出一个垃圾分类应用的分析平台。