基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计

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目前,人类对资源需求的日益增加造成严重的环境问题,如何有效地实施环境保护是人类共同面临的课题。按照垃圾分类准则,文章设计制作了一个2 000张的垃圾数据集,并分为四类。利用ResNet进行目标分类网络模型训练,将训练好的模型载入到主控模块,结合HuskyLens视觉传感器、舵机分拣模块、红外感应溢满模块,实现对目标垃圾的检测识别、自动分拣及溢满报警。该设计完成度高,稳定性较强,后期可进行工程实现投入实际生活中。
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