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智能垃圾分类工程训练赛。

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简介：
在本次工程训练赛中，我所编写的代码涵盖了用户界面的设计以及基于神经网络的识别功能。

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  • 智能垃圾分类工程训练赛
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    智能垃圾分类工程训练赛旨在通过竞赛形式促进科技创新和环保意识，参赛者需设计开发高效、准确的垃圾智能分类系统，推动可持续发展。 在此次工程训练赛中，我完成了代码编写工作，其中包括界面设计和神经网络识别。
     
  • 智能分类工训垃圾桶全套
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    本产品为一套智能化垃圾分类训练垃圾桶，旨在通过互动学习方式提升公众对垃圾正确分类的认识与实践能力。 使用Jetson Nano 和 Arduino Mega 复刻版来构建智能分类垃圾桶。3D模型是用SolidWorks 2022设计的，Yolov5环境已经配置好可以直接在电脑上运行。滑轨则是从3D打印机中获取的。
     
  • （2021年工作训练比赛）基于STM32F103ZET6和OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶
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    本项目为2021年工作训练比赛中的一项创新设计，采用STM32F103ZET6及OpenMV4H7Plus构建智能垃圾分类系统，旨在提升垃圾处理效率与环保意识。 该项目使用正点原子精英板作为主控，并配备OpenMV4 H7 Plus 2进行图像识别。设备内置了经过训练的垃圾分类模型以及适用于STM32单片机的程序，同时包含用于OpenMV的主要代码。该方案是为参加2021年工训大赛（垃圾分类组）而设计，完全符合比赛的所有要求。 项目具备播放视频、满载检测、垃圾分类识别、垃圾信息显示及倒垃圾等功能。此外，还封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。
     
  • 垃圾分类智能化：一个智能垃圾分类系统
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    本项目旨在开发一款智能垃圾分类系统，利用人工智能技术实现垃圾自动识别与分类，提高资源回收利用率，助力环保事业。 垃圾分类智能系统主要功能是对上传的垃圾图片进行识别，并返回分类结果（干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾）。该项目采用深度学习图像处理模块，使用的是顺序序贯模型，即最简单的线性结构，从头到尾无分叉。该模型的基本组件包括： 1. `model.add`：添加层； 2. `model.compile`：设置反向传播模式； 3. `model.fit`：设置训练参数并进行训练。 运行环境为Windows 10 + CUDA9.1 + cuDNN7 + TensorFlow-GPU-1.12.0，以及 PyTorch 1.4.0 和 Keras-2.2.4。在项目的开发过程中遇到的许多错误大多与库文件版本不匹配有关，在实现项目前需要确保环境配置正确且各库文件版本对应一致。
     
  • 智能垃圾分类箱
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    智能垃圾分类箱是一款集物联网、大数据和人工智能技术于一体的高科技产品。它能够自动识别垃圾种类，并指导用户正确分类投放，有效提升城市环境管理水平与居民环保意识。 使用单片机控制可以实现垃圾的自动分类功能。
     
  • 工训赛垃圾分类垃圾桶陶晶驰串口屏资源更新
    优质
    本项目是针对工训赛设计的智能垃圾分类系统，由陶晶驰开发，采用串口屏技术实现人机交互，定期提供软件和硬件资源更新以优化用户体验。 按照工训赛垃圾分类要求设计的基于USART HMI 陶晶驰串口屏可调节设备型号具备宣传视频、垃圾分类功能、满载报警提示以及自动计数加一等功能，同时支持音量与亮度调节。该产品完全符合比赛标准，并可以直接投入使用。