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（2021年职业技能竞赛）基于stm32f103zet6+openmv4H7Plus的智能垃圾分类系统。

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简介：
该系统采用正点原子精英板作为主控单元，并利用openmv4H7plus2模块进行识别。该模块内集成了一套经过训练的垃圾分类模型，同时伴随着stm32单片机运行的程序。该主程序旨在满足2021年工训大赛（垃圾分类组）的所有参赛要求，具备视频播放、满载检测、垃圾分类、垃圾信息显示以及倒垃圾等功能。此外，系统还包含一个封装好的stm32与openmv之间的串口通信方法，该方法具有较高的可移植性。

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  • （2021年工作训练比赛）基于STM32F103ZET6和OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶
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    本项目为2021年工作训练比赛中的一项创新设计，采用STM32F103ZET6及OpenMV4H7Plus构建智能垃圾分类系统，旨在提升垃圾处理效率与环保意识。 该项目使用正点原子精英板作为主控，并配备OpenMV4 H7 Plus 2进行图像识别。设备内置了经过训练的垃圾分类模型以及适用于STM32单片机的程序，同时包含用于OpenMV的主要代码。该方案是为参加2021年工训大赛（垃圾分类组）而设计，完全符合比赛的所有要求。 项目具备播放视频、满载检测、垃圾分类识别、垃圾信息显示及倒垃圾等功能。此外，还封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。
     
  • 2021年网络职业技能竞赛
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    2021年网络职业技能竞赛旨在提升参赛者在网络技术、信息安全和编程等领域的专业技能与实践能力，促进业界交流与创新。 2021年职业技能大赛吸引了众多参赛者参与，比赛涵盖了多个技能领域，旨在提升选手的专业能力和技术水平。通过激烈的竞争，选手们不仅能够展示自己的才能，还能学习到更多实用的知识和技术。此次赛事为参与者提供了一个良好的交流平台和成长机会。
     
  • 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OpenMV的智能垃圾分类垃圾桶系统设计.pdf
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习技术的智能垃圾分类系统
    优质
    本项目研发了一种基于深度学习算法的智能垃圾分类系统，能够精准识别各类垃圾并进行自动化分类，提高回收效率和资源利用率。 本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统，旨在提高传统垃圾分类的效率与准确性。该系统运用了先进的深度学习技术，特别是MobileNetV2模型，以实现高效且准确地对垃圾图像进行分类。 项目的研发过程包括多个重要环节：首先采用Kaggle上提供的包含12,000张图片的数据集来训练模型。这些图像是42种不同类型的垃圾分类样本，每类有300张图片。数据经过预处理步骤，如转换为RGB格式、调整大小至32x32像素，并按照8:2的比例划分为训练和测试集合。 在构建阶段，项目团队选择了MobileNetV2作为基础架构并添加了全局平均池化层以及两个全连接层以完成分类任务。模型的训练参数设定为10个周期，使用Adam优化器及分类交叉熵损失函数进行调整。经过充分培训后，该系统能够在测试集中达到满意的准确度，并将完整的模型保存成H5文件以便于后续的应用。 此外，项目团队还开发了一个基于FastAPI框架的Web应用界面，用户可以通过简单的图形接口上传垃圾图片并获取相应的分类结果，从而改善了用户体验。通过部署这个Web应用程序，智能垃圾分类系统能够更加便捷地应用于实际场景中，例如智能垃圾桶和移动设备上，并有助于促进环保与资源回收工作的开展。
     
  • 智能垃圾分类工程训练赛
    优质
    智能垃圾分类工程训练赛旨在通过竞赛形式促进科技创新和环保意识，参赛者需设计开发高效、准确的垃圾智能分类系统，推动可持续发展。 在此次工程训练赛中，我完成了代码编写工作，其中包括界面设计和神经网络识别。
     
  • 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。
     
  • Python开发的智能垃圾分类系统
    优质
    本项目是一款基于Python编程语言开发的智能垃圾分类系统。利用机器学习算法和图像识别技术，该系统能够准确快速地识别各类垃圾，并指导用户进行正确分类投放，旨在提高城市生活垃圾管理效率及资源回收利用率。 Python一个智能垃圾分类系统仅供学习交流及一切非盈利用途，禁止商用。
     
  • 基于物联网技术的智能垃圾分类系统设计.pdf
    优质
    本文介绍了基于物联网技术的智能垃圾分类系统的研发与应用，旨在提高垃圾回收效率和资源利用率，实现环保目标。 随着科技的发展，物联网技术在环保领域中的应用越来越广泛，智能垃圾分类系统便是其中的一个重要实例。该系统设计主要依托于Python编程语言和人工智能技术，并结合硬件设备如树莓派、超声波测距模块以及摄像头等实现高效的垃圾分类与管理。 近年来，由于简洁的语法及丰富的库支持，Python在开发领域备受青睐，在人工智能领域更是扮演了关键角色。例如，Numpy库可用于处理大规模矩阵计算，而OpenCV和TensorFlow则用于物体识别技术的应用。本设计中利用树莓派3B+构建了一个家用智能分类垃圾桶，能够自动识别垃圾类型并进行正确投放。 该系统的硬件结构包括五块亚克力板构成的简洁外观以及装有简易垃圾袋的四周区域，以便存放不同类型的垃圾。顶部安装了超声波测距模块用于监控垃圾袋满溢情况，在检测到过多时会触发报警提示用户更换袋子；内部舵机和摄像头协同工作以识别物体并将其导向正确的垃圾袋。 系统的核心功能包括： 1. 语音识别与远程控制：通过双麦语音模块，垃圾桶可以响应“垃小圾”的语音指令，并自动前进至指定位置。此外，利用Google的语音数据库使垃圾桶能够进行简单的智能对话。 2. 避障模块：安装在垃圾桶周围的超声波测距模块可检测障碍物，在距离小于10厘米时会触发转向动作以避开障碍物。 3. 物体识别：通过集成OpenCV和TensorFlow，实现对垃圾的实时检测与分类，平均检测时间仅为0.2~0.3秒，确保高效准确。 此外还设计了一款基于JAVA的小程序——“垃圾分类小助手”，利用微信开发者工具编写并实现了跨平台兼容性。用户可以随时随地查询有关垃圾分类信息和附近垃圾桶的位置。“垃圾分类小助手”的界面设计遵循交互性原则，提供清晰导航以方便操作体验。 总之，该智能垃圾分类系统集成了Python编程、人工智能技术、硬件控制以及移动应用等多种先进技术手段，在提高垃圾分类效率与准确性的同时增强了用户的参与度及环保意识。通过实际项目实施，大学生可以将所学知识应用于实践当中，并培养创新思维能力，对个人成长和行业发展都具有积极意义。
     
  • 智能化的垃圾分类处理系统.pdf
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    本文档探讨了一种先进的智能垃圾分类处理系统的设计与应用，旨在提高垃圾回收效率和资源循环利用率。通过集成传感器技术和机器学习算法，该系统能够精准识别各类垃圾并指导分类投放，促进环保理念普及和技术革新。 智能垃圾分类处理系统旨在通过先进的技术手段提高垃圾回收效率和资源利用率。该系统利用物联网、大数据分析及人工智能算法实现对各类生活垃圾的自动识别与分类，并能够实时监控垃圾桶的状态，优化清运路线规划，减少环境污染的同时也降低了运营成本。此外，它还具备用户教育功能，鼓励公众参与垃圾分类活动，共同构建绿色可持续的生活环境。