本项目设计并实现了基于树莓派的智能垃圾分类系统，利用图像识别技术自动分类垃圾，旨在提高垃圾分类效率和准确性。
本论文旨在设计并实现基于树莓派的垃圾分类系统以应对社会对垃圾分类的需求。该系统的硬件包括树莓派主板、STM32驱动板、CSI摄像头、LED灯以及LCD电阻屏，通过这些设备实现了垃圾检测与分类的功能。
系统架构主要由五个部分组成：树莓派主板作为核心处理单元；STM32驱动板负责控制LED和LCD的显示操作；CSI摄像头用于采集垃圾图像信息；LED指示器用来提示不同类型的垃圾分类结果；而LCD电阻屏则展示最终的分类识别结果。在软件层面，系统基于Keras框架利用深度学习技术进行图像分析与分类处理。
论文还讨论了实现过程中需关注的关键技术和问题，比如如何优化图像识别算法、构建有效的垃圾类型模型以及选择合适的训练数据集等挑战。我们采用LeNet-5网络架构来开发垃圾分类模型，并选取百度飞桨提供的垃圾分类专用数据库作为主要的数据来源进行实验验证。
本研究的主要成果包括：
1. 成功设计并实现了基于树莓派的智能化自动垃圾分类系统。
2. 在该系统中有效应用了深度学习技术与图像识别算法解决实际问题。
3. 通过使用特定数据集训练和测试模型，保证其在不同场景下的适用性。
未来工作计划可能包括：
1. 对当前设计进行改进以提高系统的性能指标如准确率及响应速度等。
2. 探索引入更多机器学习与深度学习方法进一步优化垃圾分类模型的效果。
3. 将此系统部署到实际环境中，比如安装在智能垃圾站中以便于日常生活中的应用。
5星
