机器学习应用于新型生活垃圾智能分类
垃圾桶的研究
摘要:近年来,随着人类活动产生的垃圾日益增多,政府加大了对垃圾分类
的重视。在这一社会背景下,结合当前万物智能化的潮流,项目团队开发了一款
基于机器学习的新型生活垃圾智能分类垃圾桶。为提高垃圾分类的精准性与智能
化程度,通过人工智能算法对垃圾物品进行图像识别,自动完成垃圾的分类投放;
同时采用模块化设计,集语音播报、语音唤醒、智能识别、自适应延时闭合、温
度和烟雾的检测等多种功能于一体;系统记录垃圾投放相关数据,将数据上传至
云端,为相关回收部门提供有效数据,充分加快了资源的转化效率。利用低成本
的开发计算机--树莓派与视觉识别系统的结合,降低了人工分拣的疲劳强度,提
高了垃圾分类的智能化与普及率,满足了社会需求。
关键字:智能垃圾分类;机器学习;图像识别;智能语音;云端数据存储
中图分类号: 文献标志码:
引言
人们每年都会扔出许多垃圾,垃圾的不合理回收处理往往会导致污染土壤和
地下水体等不良后果。而对垃圾进行分类可以有效的提高垃圾的资源价值和经济
价值,力争物尽其用,减少垃圾处理量和处理设备的使用,降低处理成本,减少
土地资源的消耗,具有社会、经济、生态等几方面的综合效益。
为解决这些问题,本项目使用人工智能算法中的机器学习技术设计一款“基
于机器学习的新型生活垃圾智能分类垃圾桶”。利用图像识别将垃圾分类,通过
控制系统驱动托盘运动,将垃圾物品投放至对应的子垃圾桶内并将相关垃圾存量
数据通过互联网上传到云端,语音播报所扔垃圾的类别可以使人们在扔垃圾的同
时了解垃圾分类的知识。