互联网+智能垃圾桶设计

垃圾的处理问题已经成为全球性问题。该项目为一种高度自动化的智能垃圾分类系统,具有引导用户分类垃圾、智能识别垃圾种类、自动推拉门盖、储存投放记录、分析垃圾箱存储量及强力粉粹垃圾等多种功能。具有研发成本低、操作简单、生产效率高、且兼具高度智能化和人性化的市场优势。本系统的研发致力于解决垃圾识别难度大、处理垃圾效率低、垃圾搬运负担重等社会问题,为垃圾分类的大潮流提供一种可靠便捷且成本低廉的解决方案。采用积分奖励模式,帮助用户养成垃圾分类习惯,大大提高居民参与积极性和获得感。建立居民垃圾分类信用体系,将垃圾分类工作与物业管理、社区服务相结合。     

基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法

针对传统图像识别技术应用于垃圾图像的识别及分类中存在的误差较大的问题,文章提出一种基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法。采用二维中值滤波法,对自主拍摄和网络收集而构建的居民生活垃圾图像数据集图像进行去噪处理。应用多尺度融合方法对去噪后的图像质量进行增强处理,以此完成对垃圾图像的预处理。最后,设计一个双线性注意力网络模型,经过模型训练完成垃圾图像的分类识别。实验结果表明,应用该方法识别并分类居民生活垃圾图像的准确率为96.5%,说明该方法具有较好的有效性与较高的准确性。     

垃圾分类实施情况调查及分析——以云南能源职业技术学院麒麟校区为例

文章对我校垃圾分类实施情况和学生意识进行调查。结果表明：学校垃圾分类处于起步阶段,公共区域设置有双桶分类垃圾桶,而大多数学生垃圾分类意识淡薄,需要培养学生自觉投放垃圾的习惯;学校没有相关的政策规定,宣传力度也不够。现需要学校“多措并举”,建立激励机制,加强宣传,完善相关的配套设施,为垃圾分类真正“落到实处”打下坚实的基础。     

基于深度学习的语音识别垃圾桶的设计

随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,为了响应绿色可持续发展的号召,人们逐渐意识到垃圾分类的重要性,但由于大部门城市的居民刚接触垃圾分类,分类知识相对薄弱,且市面上的智能分类垃圾桶仅带有感应式开盖功能,并不能对人类提供相应帮助。为了解决上述问题,本文设计了一款新型的智能垃圾桶,该桶基于深度学习的语音识别技术,以STM32F103R6单片机为核心,搭配红外传感器、语音识别、播报模块、舵机等硬件,协助人们进行垃圾分类的。     

气候变化认知、环境效能感对居民低碳减排行为的影响

居民的气候变化认知能否有效激发他们践行低碳减排行为目前尚不清楚.与以往研究仅关注居民气候变化认知对单一低碳减排行为的影响和忽视环境效能感对低碳减排行为的影响不同,研究利用CGSS 2010数据,实证分析了居民气候变化认知、环境效能感对不同低碳减排行为的影响.结果表明,居民的气候变化原因认知显著正向影响居民垃圾分类、减少开车和节约能源三种低碳减排行为,而居民的气候变化危害认知和环境效能感分别显著正向影响居民减少开车和节约能源两种低碳减排行为.相较于对垃圾分类的影响,居民的气候变化原因认知、危害认知和环境效能感对减少开车和节约能源的影响更大.环境效能感是居民低碳减排行为的重要影响变量;居民气候变化认知和环境效能感对居民低碳减排行为的影响具有异质性.     

机器人垃圾分类自动化处理系统设计

文章对机器人垃圾分类处理技术进行了详细的分析,介绍了其在垃圾处理市场的优势、市场挑战、技术挑战和未来发展趋势。此外,还讨论了机器人垃圾分类处理的伦理和社会影响,包括隐私保护、责任归属、技术偏见等方面的问题。在未来展望部分,作者预测了机器人垃圾分类处理的技术发展与创新、市场应用与普及、国际合作与竞争等方面的发展趋势。通过本研究,希望为读者提供对机器人垃圾分类处理技术的全面了解,以及对相关领域的深入认识。     

城市生活垃圾分类的难点及对策研究

随着我国现代化城市建设的不断发展,城市人口数量的增多,城市生活中的垃圾种类也越来越多,这样会加速对我国城市土壤、水源以及环境的迫害。所以,实施城市生活垃圾分类必须要得到重视和推广,才能促进我国城市的健康发展。文章将详细探究城市生活垃圾分类的难点以及具体解决对策。     

基于微信小程序的垃圾分类系统设计与实现

随着环境污染带来的影响日趋严重,合理地进行垃圾分类成为亟待解决的问题。借助微信这个强大的社交网络平台,针对目前垃圾分类现状进行研究,设计并实现一个垃圾分类小程序,旨在帮助人们更好地进行垃圾分类,普及垃圾分类知识。系统采用WXML和WXSS实现客户端页面功能,进行页面布局设计,使用Java语言实现交互功能,使用MySQL数据库存储数据,旨在为用户提供垃圾分类文字查询、拍照查询以及垃圾分类知识问答等功能。     

生活垃圾分类智能监管系统探索与实践——以南浔区生活垃圾分类智能监管系统为例

本文以南浔区生活垃圾分类智能监管系统为例,从南浔区建设生活垃圾精准分类大数据监管系统的实际情况出发,详细阐述生活垃圾分类智能监管系统在垃圾分类工作中解决的实际问题和取得的成效,突出智能监管系统在垃圾分类管理工作中的积极作用。     

基于环保优先理念的居民区垃圾分类收集模式研究

垃圾分类收集是城市生活垃圾减量化、无害化以及资源化的重要手段,对于日益增长垃圾威胁具有重要的意义。当前的城市垃圾分类收集的工作逐渐开展,但是相应的分类收集工作的实效并不明显。本文对于基于环保优先理念的居民区垃圾分类收集模式进行研究,期望为垃圾收集模式研究提供参考。     

基于GPU深度学习的家用智能垃圾桶设计

垃圾分类成为日常所需,为解决垃圾分类的问题,使投放垃圾变得更加环保高效,本文设计了基于GPU深度学习的智能垃圾桶.应用Tensorflow深度学习框架,使用GPU加速训练,并结合硬件树莓派处理垃圾的图像信息,通过单片机控制步进电机实现垃圾分类.本设计具有分类准确度高,使用简单便捷,可实现垃圾分类的清洁化、高效化、智能化...     

基于图像识别的垃圾桶智能监护方法研究

随着人们生活水平的不断提高和科技的不断进步,人工智能在人们生活中的应用越来越广泛,各种智能产品大大提高了人们的生活质量。眼下,为了更好地爱护环境,更积极地相应国家节能减排的号召,各地纷纷开始实施垃圾分类政策。为使工作更高效,基于图像识别的智能垃圾分类系统应运而生。文章对此展开分析。     

基于图像处理的智能分类垃圾桶的设计

该项目采用OPEN-CV图像处理技术、树莓派4B开发板及卷积神经网络算法,对实现垃圾智能分类方法进行了研究并设计了一款智能分类垃圾桶。该垃圾桶包含四个子垃圾桶,由四个舵机单独控制,可以实现干垃圾、湿垃圾、有害垃圾和可回收垃圾等四种垃圾的分类回收。采用树莓派摄像头完成四种垃圾图像的采集并保存,在Pycharm中利用卷积神经网络模型训练采集到的垃圾图像,模型训练完成后,将待识别的垃圾图像在训练好的模型中分析、对比、评估、识别出该垃圾的种类并将分类信号传送到树莓派开发板中,同时树莓派开发板驱动舵机旋转,带动对应的子垃圾桶转到投放口下方完成垃圾投放,实现垃圾智能分类。     

基于深度学习的智能垃圾分类系统设计

为了推进我国的环境保护,我国正大力推广垃圾分类。由于垃圾品类复杂繁多,且分类垃圾桶设计简单,大部分仅为贴有分类标签的普通垃圾桶,需要人为识别垃圾种类,因此造成垃圾分类工作效率偏低。本文提出了基于深度学习算法,将图像识别、迁移学习和嵌入式开发应用到垃圾分类当中,设计了一种智能分类垃圾桶,实现了垃圾识别、自动分拣的功能。符合当下社会环境保护和发展的形势,同时为智能制造市场填补上重要的一环,具有较强的创造性意义。     

基于GINet的垃圾分类检测网络

为了更好地服务于城市垃圾分类,提高垃圾分类前端收集的工作效率,本文提出了一种基于GINet的智能分类垃圾网络。首先在Kaggle数据集和华为垃圾分类公开数据集的基础上进行了人工标注,并建立了垃圾分类的训练数据集。其次,为了提高模型的泛化能力,扩充训练样本,设计了一种具有针对性的多背景图像增强方法。最后,为了解决垃圾分类数据集中某些同类垃圾之间的尺寸、颜色差异巨大,以VGG-16为主干特征提取网络,构建了一个融合多特征提取与注意力机制的垃圾识别网络(Garbage Identification Net,GINet)。仿真实验表明,该算法在复杂环境下拥有良好的鲁棒性和稳定性,检测准确率可达到94.5%,很好地满足了工业场景下垃圾检测的准确性。     

基于深度学习的生活垃圾分类方法现状与展望

随着计算机视觉应用的突破性发展以及垃圾分类智能化需求的日益增长,基于深度学习的垃圾分类技术成为生活垃圾分类的主流发展趋势。基于深度学习的垃圾分类典型方法主要包括基于ResNet、DenseNet、单阶段目标检测方法和卷积神经网络与迁移学习相结合方法等。文章系统梳理各分类方法的技术特色和适用效果,介绍了有限的垃圾分类公开数据集图像获取及数据情况,指出深度学习在垃圾分类应用中面临数据集依赖、多目标小物体检测率低、轻量型网络模型少等瓶颈问题。聚焦问题,提出了深度学习技术在生活垃圾分类中应用的重点研究领域,并对未来研究发展趋势予以展望。     

多品类生活垃圾收运的车辆路径优化问题研究

近年来随着中国逐步制定并开展垃圾分类的政策法规,多品类生活垃圾分类收运问题就逐步凸显出来。国内使用多车舱车辆收运多品类生活垃圾的研究还较少,针对这一需求,本文基于生活垃圾分类利用多车舱垃圾收运车辆同时收运多品类生活垃圾的收运问题,以降低城市生活垃圾收运成本为目标,构建考虑车辆收运成本的多品类垃圾收运车辆的路径优化模型,并进行仿真实验,用蚁群算法对算例进行求解,验证了算法模型的良好寻优效果,为新式垃圾车辆的投产使用提供参考。     

“绿色助农”视角下智能垃圾回收及盲盒兑换系统设计

本系统基于对社会垃圾分类的回收情况调查及现有垃圾分类回收模式进行分析,建立在线垃圾分类回收小程序,即线上预约回收和线下定点投放智慧垃圾桶,建立人工回收与自助回收为一体的可回收垃圾新模式。以创新为中心点发散思维,根据不同品类的垃圾进行分类称重转化为回收积分用以兑换商城盲盒以及其他优惠服务,该模式不仅提高了用户可再生资源回收的意识而且达成了可回收垃圾再利用的目的。同时与经济发展落后地区的农产品达成合作,添加用户以积分兑换多品类盲盒的新理念,形成了可回收垃圾的分类回收、集中处理、变废为宝的——互联网+智能回收+盲盒经济的新模式。     

支持向量机在垃圾短信拦截系统中的实现

如何及时有效、准确的识别垃圾短信,并进行实时拦截是治理垃圾短信的重要条件。结合我国运营商目前垃圾短信处理现状,本文设计将支持向量机分类算法用于此套系统垃圾短信离线分类,并加以验证。     

基于神经网络的智能垃圾分类软件设计分析

生活垃圾的分类较多,传统依靠人工管理的方式费时费力,并且在辨识方面具有一定的难度。目前,基于卷积神经网络的图像目标识别算法已经在人脸识别、自动驾驶等多个领域成功应用。为了提高垃圾的分类效率,可以应用相关算法,通过智能分类软件的使用,确保垃圾分类的合理性。基于此,本文将从垃圾识别、生活百科、分享反馈、数据存储、网络模型、...