基于卷积神经网络的垃圾分类小车系统

目前,垃圾分类主要靠民众自主分类,以校区或居住点为单位,将已经初步分类的垃圾运输后处理,此方式往往容易导致错漏,效率低,针对该问题,本文提出基于神经网络的垃圾分类小车系统,旨在通过机械化的标准规范化初步垃圾分类,简化垃圾分类问题,提高资源再利用率。该系统通过基于卷积神经网络的YOLO物体识别系统识别垃圾种类后,利用机械臂自主夹取,以完成垃圾分类。此外,小车配备自主避障系统,能适应一般环境的路线规划,为垃圾分类的普及化和简易化提供思路。