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一种融合图像识别和气味识别的智能垃圾处理系统已获得发明专利。

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简介:
本发明公开了一种智能垃圾处理系统,该系统基于图像识别技术与气味识别技术的集成,旨在提升垃圾处理的效率和自动化水平。该系统包含一个设于壳体内内的垃圾传送装置,用于将垃圾进行连续输送;此外,还包括一个图像识别装置和气味传感器,这两个装置均设置于壳体顶部内壁,负责对垃圾进行视觉和气味特征的分析。 垃圾传送装置则位于图像识别装置和气味传感器下方,并由传送电机精确控制,采用往复传送方式运作。 往复传送装置的顶部通过支撑杆与一个机械手臂连接,机械手臂的一端设有传送门,用于接收传送过来的垃圾。 在传送门下方设置了垃圾粉碎装置,该粉碎装置的位置相邻于打包装置,共同完成对垃圾的破碎和包装过程。 图像识别、气味传感器以及传送、粉碎和打包等关键组件均通过电性连接方式与单片机相连,从而实现整个系统的智能化控制和协同运作。 总体而言,本发明能够有效地实现对垃圾的自动分类、分拣、粉碎及打包操作,显著提高了工作效率并提升了系统的自动化程度。

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  • 技术.pdf
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    本论文介绍了智能垃圾处理系统中应用的先进图像及气味识别技术,旨在提高垃圾分类效率和准确性。 本发明公开了一种基于图像识别和气味识别技术的智能垃圾处理系统。该系统包含设置在壳体内的多个组件:垃圾传送装置、图像识别设备、气味传感器、粉碎机以及打包机器;此外还配备了一个单片机作为控制系统。 具体来说,这些设备被安装于壳体内特定位置上: - 图像识别装置和气味传感装置位于顶部内壁; - 垃圾传送装置设在上述两个识别系统的下方,并且是一个往复式传输带,由一个专门的电机来驱动运行; 该系统还包含一个机械手臂与所述传送设备相连。这个机器人臂装于支撑杆上并能沿其上下滑动,一侧设有垃圾入口门。 此外,在传送装置之后是粉碎机和打包机器,它们分别负责处理经过识别分类后的不同类型的垃圾。 所有这些组件均通过单片机进行电子信号的连接与控制,实现对垃圾分类、拣选、破碎及包装等操作的高度自动化,并且效率显著。
  • 基于技术分类微信小程序“分类”.zip
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    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。
  • 3.0:集语音成、语音、翻译软件.rar
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    智能识别3.0是一款集成多种功能的先进软件,包括语音合成、语音识别、图像识别、翻译及图片处理,为用户提供便捷高效的智能化服务。 该平台提供免费的语音合成、语音识别、图片识别、翻译以及图片处理功能。其中,语音合成功能可以将文字转换为高质量的语音;虽然我仅进行了初步测试,但发现有些字在语音识别中未能准确辨认出来;图片识别速度较快且使用效果良好;翻译服务暂未频繁使用;至于图片处理,则适用于给老照片上色等操作。
  • 基于InceptionV3 CNN
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    本研究采用InceptionV3卷积神经网络模型,针对各种复杂背景下的垃圾图像进行高效准确的分类和识别,为智能垃圾分类系统提供技术支撑。 本段落对四类垃圾进行建模,每类垃圾再分为2类进行识别。模型已建立,现有训练集包括菠萝、茶叶、单肩包、锅草帽、口服液瓶、玻璃灯管和电视眼镜等图片。此外,提供程序源码供用户自行寻找新的垃圾训练图片并建立文件进行训练。
  • 文字查询、语音及拍照分类,实现多端体验
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    这款创新的垃圾分类系统集成了文字查询、语音识别和拍照识别技术,提供统一且便捷的服务体验,适用于多种终端设备。 垃圾识别精灵 是一个基于 uni-app 开发的微信小程序,使用 SpringBoot2 构建后端服务,并利用 Swagger2 创建 Restful 风格接口文档。该应用集成了文字查询、语音识别和图像识别功能,用于垃圾分类。 这款个人开发的小程序简单易用且便于二次开发,适合个人学习或毕业设计项目。 在前端方面,使用 uni-app 开发框架构建微信小程序。uni-app 是一个基于 Vue.js 的跨平台前端解决方案,支持一次性代码部署到多个平台(如 iOS、Android、H5 以及各种小程序)。 后端采用 SpringBoot2 搭建服务,并通过 Swagger2 构建接口文档。数据库使用 MySQL ,数据访问层则应用 Mybatis-Plus。 此外,语音识别和图像识别功能均依赖于百度智能云平台的服务。
  • 短信:SpamMessage
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    SpamMessage是一款高效的垃圾短信识别工具。它运用先进的人工智能算法,精准地过滤并标记各类骚扰和广告信息,确保用户通讯安全与隐私。 实现一个垃圾短信识别系统,在给定的数据集上验证效果。数据标签域:1表示垃圾短信/ 0表示正常短信;文本域为短信源文本(已经进行了处理)。 分类算法包括: - KNN:K最近邻 - LR:逻辑回归 - RF:随机森林 - DT:决策树 - GBDT:梯度提升决策树 - SVM:支持向量机 - 多项式NB:多项式分布朴素贝叶斯 - BernoulliNB:伯努利分布朴素贝叶斯 环境依赖: Classfier(模型训练)已集成至项目内,无需额外安装。 项目结构如下: ``` ├── Classfier(模型训练) │ ├── DataProcess(数据预处理) │ │ ├── jieba(结巴分词库) │ │ ├── DataPreprocess.py (数据预处理代码文件) │ │ └── message.txt (训练数据文件) ```
  • 用CNN分类Matlab源码
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    本项目提供了一套基于卷积神经网络(CNN)的垃圾分类系统Matlab实现代码。通过训练模型自动识别和分类垃圾图像,提高资源回收效率。适合环保科技领域的研究与应用开发。 基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类的Matlab源码。
  • 用CNN分类Matlab源码.zip
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    本资源提供了一套基于卷积神经网络(CNN)实现自动垃圾分类的Matlab代码和相关模型文件。通过训练,该系统能够准确地对各类垃圾进行分类处理,促进环保与资源回收。 基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类的Matlab源码.zip
  • 邮件
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    本系统为有效应对海量垃圾邮件问题设计,采用先进的人工智能技术,实现自动识别、过滤与拦截功能,保障用户邮箱环境清洁高效。 《垃圾邮件智能处理系统设计与实现》在信息化时代成为电子邮件用户的一大困扰问题。本段落介绍了一款基于Bayes理论的垃圾邮件智能处理系统,该系统采用Python编程语言,并结合Django框架构建Web界面,利用MySQL进行数据存储。 开发环境的选择对系统的高效运行至关重要。本系统可以在Windows 10 64位或macOS上运行,主要使用Python 3.6.x作为编程语言,同时依赖jieba(版本0.39)、Django(2.1.3版)、mysqlclient(1.3.14版)和xmnlp(0.1.8版)。PyCharm Professional是主要的IDE。MySQL数据库需要设置为utf8mb4编码来处理中文文本。 系统架构采用Django的MVT模式,其中“mail”应用负责Web界面前后端交互;业务逻辑在views.py中处理;mysqldb.py实现与数据库接口。“bayes”模块包含贝叶斯分类器的核心代码。SpamMail文件夹为项目配置,“Static”存放网页样式和JavaScript,“Templates”存储HTML模板,而“Logs”记录运行日志。 系统核心在于bayesclass.py中的朴素贝叶斯模型训练,利用data.txt的标注数据建立基于4700多个特征词的分类器。Django框架在SpamMail/mail/views.py中处理用户请求,并通过mysqldb.py与数据库交互以创建表和执行查询操作。 系统支持多种运行方式:可通过PyCharm导入并启动,或直接使用命令行“python manage.py runserver 8000”来开启服务器。由于Windows环境下无法安装pycorrector库,本项目采用了xmnlp作为中文文本纠错工具的替代方案。 综上所述,这款基于Bayes理论设计开发的垃圾邮件智能处理系统通过合理配置开发环境和组件实现了高效准确的邮件分类功能,并为用户提供了一种有效的防御手段。未来可以进一步提升模型精度并优化用户体验以适应不断变化的电子邮件环境。
  • 分类与花卉应用.zip
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    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。