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基于LabVIEW和Proteus的智能垃圾分类箱仿真

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简介：
本项目结合LabVIEW与Proteus软件，设计并仿真了一种智能垃圾分类箱系统。该系统能够实现垃圾自动分类、压缩及数据监控等功能，提高垃圾分类效率，减少环境污染。 本资源包括Keil完整工程代码、Proteus仿真以及Labview上位机。proteus和labview通过虚拟串口连接，可以实现上位机联动仿真功能。智能垃圾分类箱设计了四个分类：金属垃圾、透明塑料垃圾、厨余湿垃圾和其他垃圾。系统采用光电开关判断是否有垃圾投入；使用电感式接近开关检测是否为金属垃圾；红外对管模块用于检测投放的物品是否是透明塑料；湿度传感器用来识别厨余湿垃圾。

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  • 基于LabVIEW和Proteus的智能垃圾分类箱仿真
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    本项目结合LabVIEW与Proteus软件，设计并仿真了一种智能垃圾分类箱系统。该系统能够实现垃圾自动分类、压缩及数据监控等功能，提高垃圾分类效率，减少环境污染。 本资源包括Keil完整工程代码、Proteus仿真以及Labview上位机。proteus和labview通过虚拟串口连接，可以实现上位机联动仿真功能。智能垃圾分类箱设计了四个分类：金属垃圾、透明塑料垃圾、厨余湿垃圾和其他垃圾。系统采用光电开关判断是否有垃圾投入；使用电感式接近开关检测是否为金属垃圾；红外对管模块用于检测投放的物品是否是透明塑料；湿度传感器用来识别厨余湿垃圾。
     
  • 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。
     
  • MATLAB智能垃圾分类仿真.rar
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    本项目采用MATLAB平台构建了一个智能化垃圾分类系统仿真模型，旨在通过算法优化提高垃圾识别和分类效率。 智能垃圾分类系统仿真程序使用MATLAB编写。
     
  • 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。
     
  • 基于STM32和K210的智能垃圾分类小车
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    本项目设计了一款结合STM32与K210处理器的智能垃圾分类小车，利用先进的机器视觉技术自动识别并分类垃圾，旨在提高城市环卫工作的效率与智能化水平。 标题中的“基于STM32和K210的垃圾分类小车”揭示了这个项目的核心技术——微控制器STM32和AI芯片K210。其中，STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARM Cortex-M系列内核的微控制器，在嵌入式系统设计中应用广泛；而K210则是由国内公司开发的一款专为AI应用设计、低功耗且高性能的双核RISC-V处理器，内置神经网络加速器，适用于物体识别等机器学习任务。 项目描述中的“应用场景，复杂环境下的巡逻与物体识别”明确了这个项目的具体目标。它不仅要求实现自动化的巡逻功能，还需要在复杂的环境中准确地辨识各种类型的垃圾。这需要结合传感器技术、图像处理以及机器学习算法来完成。 STM32作为主控单元，负责整个系统的协调和管理任务。通过连接电机驱动、传感器接口及无线通信模块等外围设备，它可以实现小车的运动控制与数据处理工作。由于其丰富的外设接口（如GPIO、SPI、I2C、UART），可以方便地接入各类传感器和执行器，使小车能够自主导航。 K210则主要承担物体识别的任务。通过摄像头捕捉到的画面信息，该芯片内置神经网络加速器可实时运行预训练的深度学习模型，例如YOLO或MobileNet等算法对图像中的垃圾进行分类处理。得益于其硬件加速特性，在资源受限的情况下仍能高效执行AI计算任务，并保证了识别的速度与准确性。 在实践应用中，可能还需要使用超声波传感器或激光雷达来实现避障及距离测量功能，确保小车能在复杂环境中安全运行。此外，Wi-Fi或蓝牙模块的配备则支持远程控制和数据传输需求。 软件开发方面，则包括基于STM32的嵌入式程序编写以及K210上的AI模型部署与优化工作。开发者可能需要使用MDK（Keil uVision）工具进行STM32固件编程，并利用Python或C++语言完成针对K210芯片的人工智能算法实施；同时，OpenCV等库将用于图像预处理步骤。 综上所述，本项目集成了嵌入式系统设计、AI算法应用、传感器技术及微控制器编程等多个领域的知识。通过该项目的实践操作，开发者不仅能提升硬件设计与软件编码技能水平，还能深入理解人工智能在现实世界中的实际应用场景和价值。
     
  • 基于STM32的智能垃圾箱设计
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的智能垃圾箱系统，通过集成传感器和无线通信技术，实现垃圾满溢提醒、远程监控及自动开关盖等功能，提升城市环卫管理效率。 本段落介绍了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能垃圾桶控制系统。该系统主要由超声波测距电路、红外感应电路、电机驱动模块以及语音播报模块组成，以超声波传感器、红外传感器和STM32单片机为核心器件。通过超声波传感器检测桶内垃圾的高度，并在LCD1602显示屏上实时显示当前垃圾桶的容量状态。当红外感应器感知到有物体靠近时，垃圾桶会自动翻盖，在延迟一段时间后，垃圾桶盖将自行关闭。如果超声波传感器检测到垃圾箱已满，则单片机会通过WT588D语音播报系统发出提示音。 此外，该设计还具备消毒功能：在取出垃圾之后按下消毒按键，继电器闭合启动消毒程序。这样的设计有效避免了人与垃圾桶的直接接触，减少了细菌感染的机会；同时提醒用户及时清理垃圾以减少室内细菌滋生，确保空气清新干净。 此产品具有智能化、便捷性和资源节约等优点，是智能家居中不可或缺的一部分。
     
  • 基于OpenMV的智能垃圾分类垃圾桶系统设计.pdf
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    本论文详细介绍了基于OpenMV摄像头模块的智能垃圾分类系统的开发与实现，探讨了如何利用视觉识别技术提高垃圾投放的准确性和效率。 本项目设计了一种基于OpenMV的垃圾分类智能垃圾桶系统。该系统利用机器视觉技术识别垃圾种类，并根据识别结果自动分类投放。通过使用OpenMV摄像头模块进行图像采集与处理，结合深度学习算法实现高效准确的垃圾分类功能，旨在提高城市环境管理水平和居民生活便利性。
     
  • Proteus 8.9版 51单片机智能垃圾桶仿真
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    本项目利用Proteus 8.9软件进行51单片机控制的智能垃圾桶系统仿真设计，实现垃圾分类与自动处理功能。 文件包括：Keil工程----C代码；Proteus工程---原理图仿真演示+讲解视频。
     
  • 基于51单片机的智能垃圾桶Proteus仿真设计（含仿真程序和原理图）
    优质
    本项目介绍了一种基于51单片机的智能垃圾桶的设计与实现，包括详细的Proteus仿真程序及电路原理图。 基于51单片机的智能垃圾桶Proteus仿真设计（包含仿真程序原理图等）。
     
  • 基于微信小程序的智能垃圾分类垃圾桶项目文档
    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。