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基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾检测系统源码及数据库

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简介：
本项目提供了一个结合YOLOv5模型、Flask后端与Vue前端框架的垃圾智能识别系统。包括完整源代码及训练数据库，支持快速部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用高效且准确的目标检测算法 YOLOv5，能够实时识别图像与视频中的各类对象。 - PyTorch：作为机器学习框架，PyTorch 以动态计算图为基础，具有灵活性和易用性。 - OpenCV：计算机视觉库提供了丰富的图像及视频处理功能。 前端技术： - Vue3 + script setup：使用最新版本的 Vue3 组合式 API - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia：一种类型安全、可预测的状态管理工具 - Vite：新型前端构建工具，提供快速开发体验。 - Vue Router：路由管理系统 - TypeScript: JavaScript 超集，增强代码的类型安全性与结构化设计。 - PNPM：更加快速且节省磁盘空间的包管理器。 - Scss 和 CSS 变量：保持与 Element Plus 一致的设计风格，并控制项目的布局和颜色设定。 - ESLint + Prettier：用于确保代码质量和格式的一致性。 - Axios: 发送网络请求 - UnoCSS: 高性能且灵活即时的原子化 CSS 引擎 源码中各个配置项都有尽可能详细的注释。此外，该系统设计时考虑了移动端兼容性问题，以适应不同分辨率设备上的页面显示需求。

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  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾检测系统源码及数据库
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    本项目提供了一个结合YOLOv5模型、Flask后端与Vue前端框架的垃圾智能识别系统。包括完整源代码及训练数据库，支持快速部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用高效且准确的目标检测算法 YOLOv5，能够实时识别图像与视频中的各类对象。 - PyTorch：作为机器学习框架，PyTorch 以动态计算图为基础，具有灵活性和易用性。 - OpenCV：计算机视觉库提供了丰富的图像及视频处理功能。 前端技术： - Vue3 + script setup：使用最新版本的 Vue3 组合式 API - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia：一种类型安全、可预测的状态管理工具 - Vite：新型前端构建工具，提供快速开发体验。 - Vue Router：路由管理系统 - TypeScript: JavaScript 超集，增强代码的类型安全性与结构化设计。 - PNPM：更加快速且节省磁盘空间的包管理器。 - Scss 和 CSS 变量：保持与 Element Plus 一致的设计风格，并控制项目的布局和颜色设定。 - ESLint + Prettier：用于确保代码质量和格式的一致性。 - Axios: 发送网络请求 - UnoCSS: 高性能且灵活即时的原子化 CSS 引擎 源码中各个配置项都有尽可能详细的注释。此外，该系统设计时考虑了移动端兼容性问题，以适应不同分辨率设备上的页面显示需求。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    这是一个结合了YOLOv5物体检测模型、Flask后端框架以及Vue前端界面的深度学习垃圾分类项目。包含了源代码与配套数据库，便于用户快速上手部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性： - 深度学习：使用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象。 - 后端框架：采用 PyTorch 机器学习框架，以动态计算图为基础，灵活性强、易于开发。 - 图像处理库：OpenCV 提供了丰富的图像和视频处理功能。 前端技术栈： - Vue3：使用最新的 Vue3 组合式 API (script setup) 进行开发 - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia: 类型安全的状态管理库，提供可预测性 - Vite：新型的前端构建工具 - 路由器：Vue Router 实现页面导航功能。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增强了类型检查和开发体验。 - 包管理工具：PNPM 提供更快更节省磁盘空间的包安装方式。 - 样式预处理器：Scss 与 Element Plus 风格一致 - CSS 变量：用于控制项目布局和颜色设置 - ESLint 和 Prettier 分别提供代码质量和格式化功能 - Axios 库简化了 HTTP 请求处理流程，方便前后端数据交互。 - UnoCSS: 提供高性能且灵活的即时原子化 CSS 解决方案。 此外，系统还支持移动端适配。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一种基于YOLOv5算法实现图像识别技术，并结合Flask后端与Vue前端框架搭建垃圾分类系统的解决方案，包含完整源代码及数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象；使用 PyTorch 作为机器学习框架，它以动态计算图为基础，提供了灵活性与易用性。 - 计算机视觉库：OpenCV 提供了丰富的功能用于处理图像及视频数据。 前端技术： - 使用 Vue3 + script setup 结合最新的组合式 API 进行开发 - Element Plus 作为 UI 组件库的 Vue3 版本，Pinia 则是类型安全且可预测的状态管理库。 - Vite 被用作新型前端构建工具；Vue Router 实现应用路由功能。 - TypeScript 作为一种超集 JavaScript 的编程语言被采用以提升代码质量； - PNPM 是一个快速、节省磁盘空间的包管理系统，Scss 则用于样式开发，并与 Element Plus 风格保持一致。 - CSS 变量主要用于控制项目的布局和颜色设定；ESlint 和 Prettier 分别提供代码校验及格式化服务。 - Axios 负责发送网络请求；UnoCSS 为即时原子化的高性能 CSS 引擎，确保样式生成的灵活性与高效性。 此外，项目中所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统设计时考虑了移动端布局适配问题，确保在不同分辨率设备上的良好用户体验。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目采用YOLOv5进行图像识别，结合Flask构建后端服务，并利用Vue搭建前端界面，实现高效的垃圾分类功能，附带相关数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 **技术特性** - **深度学习** - YOLOv5：一种高效且准确的目标检测算法，适用于实时识别图像和视频中的各种对象。 - PyTorch：一个机器学习框架，采用动态计算图方式构建模型，灵活性高、使用方便。 - OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理及视频分析功能。 - **前端** - Vue3：使用最新版的 Vue3 和 script setup 的组合式 API 开发。 - Element Plus：Element UI 在 Vue3 版本下的实现。 - Pinia: 提供类型安全和可预测的状态管理方案。 - Vite：新型前端构建工具，提升开发效率。 - Vue Router：路由配置库，用于页面导航控制。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增加了静态类型检查功能。 - PNPM：更快的、更节省空间的包管理器。 - Scss：与 Element Plus 风格保持一致的设计语言 - CSS 变量：主要用于项目布局和颜色设定 - ESLint 和 Prettier：分别用于代码质量和格式化标准制定 - Axios：发送网络请求库，简化前后端交互逻辑。 - UnoCSS：高性能且灵活的即时原子化 CSS 引擎。 **注释** - 各个配置项都写有尽可能详细的说明。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一个集成了YOLOv5模型进行图像识别、Flask框架搭建后端服务以及Vue.js构建前端界面的完整深度学习垃圾分类系统，包含详细源代码与数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性包括： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，实现高效、准确的目标识别与分类功能，在图像和视频中实时检测各种对象。 - 后端框架：使用 PyTorch 作为机器学习工具，具备动态计算图的灵活性及易用性；通过 Flask 提供 RESTful API 接口，并结合 OpenCV 库处理计算机视觉任务。 前端方面： - 使用 Vue3 框架搭配 script setup 和组合式API，提供响应式的用户界面。 - 引入 Element Plus 作为组件库，确保与原Element UI风格一致。 - Pinia 负责状态管理，保证应用的状态安全且可预测；Vite 则用于前端构建加速开发流程。 - 配置 Vue Router 实现页面路由功能，并利用 TypeScript 增强代码类型安全性及清晰度。 其他技术栈： - Pnpm 作为快速、节省空间的依赖包管理系统； - SCSS 结合 Element Plus 的样式规范进行编写，使用 CSS 变量调整布局和颜色设置。 - ESLint 和 Prettier 分别用于静态代码检查与统一格式化规则；Axios 实现前后端数据交互。 - UnoCSS 提供即时原子化 CSS 引擎支持高性能及灵活性。 此外，所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统还特别优化了移动端适配问题，确保在不同屏幕尺寸上都能获得良好的用户体验。
     
  • Python毕业设计-(YOLOv5+Flask+Vue)深度学习驱动的垃圾分类检测系统代码.zip
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    本项目为基于Python的毕业设计作品，集成YOLOv5目标检测模型、Flask后端服务与Vue前端界面，构建了一个高效的垃圾分类检测系统。 该压缩包文件“python毕设-（YOLOv5 + Flask + Vue）基于深度学习算法的垃圾检测系统源码.zip”包含了完整的Python毕业设计项目。该项目利用深度学习技术，特别是YOLOv5模型，并结合Flask Web框架和Vue.js前端库来构建一个先进的垃圾分类系统。 **YOLOv5：** YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，而YOLOv5是其最新版本，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人开发。该技术具有快速、准确且易于训练的特点，并采用了卷积神经网络（CNN），能够同时预测图像中的多个物体类别及其位置。通过引入SPP-Block（空间金字塔池化）以及Mish激活函数等改进措施，YOLOv5在模型结构上进行了优化，从而提高了其检测性能。在这个项目中，YOLOv5被用来识别和分类垃圾类型。 **Flask：** Flask是一个轻量级的Python Web服务器网关接口（WSGI）框架，由Armin Ronacher创建。它提供了基本的路由系统、模板引擎以及HTTP请求处理等功能，使得开发者能够轻松构建Web应用。在本项目中，Flask作为后端框架使用，负责接收前端发送过来的图像数据，并调用YOLOv5模型进行处理之后将结果返回给前端。 **Vue.js：** Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，由Evan You开发。它以易用性、可维护性和组件化特性而闻名于业界。在这个项目中，Vue.js被用来构建前端界面，支持用户上传图片以及展示检测结果等交互功能。 通过深度学习算法（具体来说是YOLOv5模型），系统能够从图像数据中识别并定位垃圾物体。经过预先训练的模型可以对输入图像进行分析，并输出有关垃圾类别的信息及其边界框位置。 综上所述，该项目展示了如何结合现代Web开发技术和先进的人工智能技术来实现一个实用且高效的垃圾分类解决方案。用户可以通过前端上传图片，而后端使用YOLOv5进行对象检测并将结果通过Flask传递回前端展示。这样的系统对于环保教育、城市管理以及智能化城市等领域具有重要的应用价值，并充分体现了Python在构建AI应用程序方面的强大能力。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测系统.zip
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    本项目为一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类检测系统。通过深度学习技术实现对多种垃圾类型的有效识别与分类，旨在提升资源回收效率和环保意识。 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型，在垃圾分类检测方面表现出色。该模型基于先前的YOLO系列，并通过优化网络结构和训练策略提升了目标检测的速度与精度。其核心在于创新性的设计，包括更好的特征金字塔网络（FPN）、轻量级卷积块以及自适应锚点框调整等。 Python是实现YOLOv5的主要语言，使得模型训练和部署变得简单易行。PyTorch作为基础框架提供了灵活的神经网络构建模块和高效的GPU计算支持。 在Stemblock-Shufflenet-Enhanced-YOLOv5-Trash-Sorting-Detection-System-main这个项目中，开发者可能采用了轻量级网络结构如StemBlock和ShuffleNet增强版。这两种改进提高了特征提取效率并实现了更高的计算效率，同时保持了模型的准确性。 垃圾分类检测是环保领域的重要技术应用，通过对图像中的垃圾进行识别可以促进分类回收、减少环境污染。在这个系统中，YOLOv5可能被训练来识别不同类型的垃圾如可回收物、有害垃圾等。训练过程包括数据预处理（例如随机翻转和颜色变换以增加泛化能力）、模型搭建调整超参数以及通过验证集评估性能。 实际应用中部署该系统可能涉及将模型集成到实时图像处理管道，比如在无人机或摄像头系统上运行，实现实时垃圾分类定位。此外，为了提高用户体验，系统可能还包括用户界面和后台管理系统来方便上传图片并获取分类结果。 综上所述，YOLOv5的垃圾分类检测系统利用高效的深度学习模型结合轻量级网络结构实现了对垃圾图像快速准确地检测，在推动环保事业中具有重要意义。该项目展示了深度学习在解决实际问题上的潜力，并为其他类似任务提供了参考和借鉴。
     
  • 基于深度学习技术的垃圾分类系统
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    本项目研发了一套基于深度学习技术的智能垃圾分类系统，通过图像识别准确分类各类垃圾，提高回收效率和环保效果。 本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型，并采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进。最终的模型在30个epoch后的识别准确率超过了93%。随后将训练好的模型部署到华为云上，生成API接口供外部系统调用。最后设计了一个可视化程序来调用这些API接口，方便用户使用和查看结果。
     
  • 基于深度学习的垃圾分类目标检测系统源代码及说明文档（毕业设计）
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    本项目为一款基于深度学习技术实现的智能垃圾分类系统，包含完整源代码和详细说明文档。旨在通过图像识别自动分类垃圾，提高回收效率与准确性。适用于环保科研、教育展示等场景。 基于深度学习的垃圾分类目标检测系统源码+说明文档（毕业设计） 一、搭建运行环境（Python后端） 安装Anaconda，并创建一个虚拟环境。 在创建虚拟环境之前，先对conda进行换源以加快速度： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondapkgsfree conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondacloudconda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondacloudmsys2 conda config --set show_channel_urls yes ``` 创建虚拟环境： 在终端中输入如下命令（例如，这里假设创建的虚拟环境名为`heqiaoling`）： ```bash conda create --name heqiaoling python=3.8 # 根据需要选择Python版本 ```