深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码+数据集.zip

# 基于深度学习的垃圾分类 说明：一直在gitlab上耕耘，头发掉的速度也飞快，偶然间发现了github上多了好多star，实在惭愧。这个垃圾分类项目是我研究生阶段搞的一个项目，不复杂，分享的代码也很简单，就是一个inception v3的迁移学习。其余的核心部分包括：后续与传感器的融合判断，PMAC控制器的接入，前端安卓端网络的部署和部分stm32端的代码由于实验室的关系不便于分享。在此仅为大家提供一个思路，抛一块不慎美丽的砖头去引玉，谢谢大家！ 目前我国垃圾分类存在的主要问题有三点： 1， 垃圾分类正确率不高 2， 居民缺乏垃圾分类的意识和相关知识。 3， 没有真正意义上的高效的垃圾分类系统 基于以上，提出了基于深度学习的智能垃圾分类系统。从技术上旨在通过深度学习，实现垃圾的高精确度分类；在效果上，通过技术的提升提高城市居民的环境保护与节约资源的意识，促进城市居民转变现有的投放垃圾的行为方式；从长远上来看，抛砖引玉，为我国建立健全城市垃圾分类处理制度提供一些思路。 具体实现方式是将已经训练好了的Inception v3模型进行了再训练，完成了四大类，100多种小类的垃圾分类，通过opencv捕捉信息，通过蓝牙与stm32通讯完成了硬件部分的动作，通过js完成了上位机的编写。