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基于图像识别技术的智能垃圾分类微信小程序“垃圾分类识别管理”.zip

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简介:
垃圾分类识别管理是一款利用图像识别技术的智能垃圾分类微信小程序,用户只需拍摄或上传垃圾图片,即可快速准确地获取分类信息和处理建议。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源码。 【项目质量】:所有源代码都经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计项目、课程设计、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】:每个项目都具有较高的学习借鉴价值,也可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,在这些基础代码上进行修改和扩展以实现其他功能是十分可行的。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,博主会及时解答您的疑问。欢迎下载并使用这些资源,并鼓励大家互相学习、共同进步。

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客服
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  • ”.zip
    优质
    垃圾分类识别管理是一款利用图像识别技术的智能垃圾分类微信小程序,用户只需拍摄或上传垃圾图片,即可快速准确地获取分类信息和处理建议。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源码。 【项目质量】:所有源代码都经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计项目、课程设计、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】:每个项目都具有较高的学习借鉴价值,也可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,在这些基础代码上进行修改和扩展以实现其他功能是十分可行的。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,博主会及时解答您的疑问。欢迎下载并使用这些资源,并鼓励大家互相学习、共同进步。
  • YOLOv5
    优质
    本研究利用改进版YOLOv5算法,旨在提升垃圾分类识别效率与准确率,推动智能环保技术的应用与发展。 本项目利用Yolov5结合Python语言进行四类垃圾(可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾)的模型训练及准确识别。下载并解压该项目后,在PyCharm中打开,并将测试图片放入data文件夹下的images目录内,运行dect.py即可开始识别过程。该程序已在Google Colab上完成训练。 请注意:由于时间限制,用于训练垃圾分类模型的数据集较小,因此仅支持以下物品的准确分类:瓶子、报纸;电池;剩饭;碎瓷片。有兴趣的同学可以使用更大规模的数据集在云端进行进一步训练和优化。
  • .rar
    优质
    本项目为垃圾图片分类识别.rar,旨在开发一种高效的图像分类系统,用于自动识别和分类各种类型的垃圾图像。采用深度学习技术提高准确率,助力净化网络环境。 垃圾图像分类识别.rar
  • 桶项目文档
    优质
    本项目旨在开发一款基于微信小程序的智能垃圾分类系统,通过便捷的人机交互界面指导用户正确分类垃圾,并提供相关知识普及与查询功能。 基于微信小程序的智能分类垃圾桶工程文件包含C源代码及HEX文件。主要目的是分享内容,用户可以通过积分下载;如无积分可私信获取。
  • STM32语音和RFID
    优质
    本项目设计了一款结合STM32微控制器、语音识别与RFID技术的智能分类垃圾桶,旨在提高垃圾回收效率及便利性。用户通过语音或RFID标签实现垃圾分类投放,系统自动辨识并归类处理,有效促进环保意识提升。 通过上位机设置相应的语音指令,然后利用单片机将设备移动到指定位置。接着使用RFID识别技术对垃圾进行分类,并通过舵机打开对应的垃圾桶。
  • .zip
    优质
    这是一个方便实用的微信小程序,旨在帮助用户更好地理解和参与垃圾分类。通过它,您可以轻松查询各类垃圾的分类方法,学习环保知识,并获得积分奖励以鼓励持续参与。 该微信小程序主要用于垃圾分类,并实现了以下功能:1. 文字搜索:用户可以通过输入文本来查找相应的垃圾分类;2. 拍照识别:通过拍摄图片并自动识别其中的文本,然后进行垃圾分类查询;3. 语音识别:将用户的语音转化为文字后,再根据转化后的文字查询对应的垃圾分类信息;4. 垃圾分类基础数据展示:小程序中的数据分为四大类,并且每一大类的数据都可以按照字母表顺序索引查找。
  • YOLOv5检测
    优质
    本研究采用先进的YOLOv5算法进行垃圾分类检测与识别,旨在提高垃圾处理效率和准确性。通过优化模型参数及训练数据集,实现快速、精准地分类各类垃圾,为智能环保贡献力量。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测功能。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练,能够识别居民生活垃圾图片中的各类垃圾,并确定其在图片中的位置。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5,在Windows系统上完成垃圾分类目标检测演示。 具体项目步骤包括:数据集及格式转换、探索性数据分析(EDA)、安装软件环境、安装YOLOv5、修改代码以支持中文标签、自动划分训练集和测试集、调整配置文件设置、准备Weights&Biases工具用于模型训练可视化,以及最终的网络模型训练与性能评估。
  • 自动应用设计
    优质
    本项目旨在开发一款基于微信小程序的垃圾分类自动识别应用,利用图像识别技术帮助用户快速准确地完成垃圾分类。 我们使用微信开发者工具开发了一个基于第三方天行数据接口平台的垃圾分类小程序。用户可以通过输入物品名称查询该物品属于哪一类垃圾,并且可以查看可回收垃圾、有害垃圾、厨余湿垃圾和其他干垃圾等类别的热搜榜单。此外,用户还可以上传图片让系统自动识别其所属分类,同时在科普知识模块中查阅有关垃圾分类的相关新闻和文章资讯。
  • OpenCV与TensorFlow系统.zip
    优质
    本项目为一个基于OpenCV和TensorFlow技术实现的垃圾分类图像识别系统。通过深度学习算法自动分类垃圾图像,助力环保事业及资源回收利用。 基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别.zip包含了使用这两种技术进行垃圾分类的项目文件。该项目旨在利用计算机视觉技术和机器学习模型来准确地对生活垃圾进行分类。通过结合OpenCV处理图像数据与TensorFlow构建深度学习模型,可以有效地训练一个系统以识别不同类型的废弃物,并将其归类到相应的类别中去。
  • 与花卉应用.zip
    优质
    本项目探讨了图像识别技术在日常生活中的实际应用,重点集中在垃圾分类和花卉识别两个方面。通过深度学习算法,我们成功提高了分类准确率,并为环保及园艺爱好者提供了便利。 这段文字描述的是使用Python编写的深度学习代码,主要用于垃圾分类、花卉识别和图像识别等领域。