基于深度学习的校园智能分类垃圾系统研究与实现
基于深度学习的校园智能分类垃圾系统研究与实现旨在解决校园垃圾分类问题，提高垃圾分类效率，减少环境污染。该系统采用深度学习算法，卷积神经网络（CNN）对垃圾图像进行特征提取，实现垃圾分类。同时，系统还具有远程监控能力，基于NB-IOT技术，实现垃圾桶状态的实时监测和信息反馈。
系统的主要内容包括：
1. 垃圾桶自主分类：采用图像传感器结合Alexnet卷积神经网络分类算法做到识别功能的实现，STM32单片机对识别信息进一步处理，驱动执行机制，实现分类功能。
2. 系统的独立供电：采用风光互补+可充电电池供电，实现系统的独立供电和可持续供电。
3. 系统可靠性及远程监控：基于NB-IOT的垃圾桶远程监测网络，可实时反馈垃圾桶状况，定位，故障反馈，桶满情况等，后台管理系统也可进行实时监测维护。
4. 垃圾的智能压缩和破袋系统：垃圾的最高点达到设定的距离，被传感器和红外测距仪检测到，压缩板进行压缩，当检测达到3次时，不再进行压缩，直接进行信息反馈到网络，提醒工作人员清理。桶口设置塑料破袋爪，可进行破袋操作。
该系统的设计旨在解决校园垃圾分类问题，提高垃圾分类效率，减少环境污染，提高生活质量。该系统的研究和实现对环境保护和可持续发展具有重要意义。
关键技术点：
1. 深度学习算法：卷积神经网络（CNN）对垃圾图像进行特征提取，实现垃圾分类。
2. 图像传感器：用于检测垃圾图像，传感器检测到垃圾图像， STM32单片机对识别信息进一步处理，驱动执行机制，实现分类功能。
3. NB-IOT技术：基于NB-IOT的垃圾桶远程监测网络，可实时反馈垃圾桶状况，定位，故障反馈，桶满情况等，后台管理系统也可进行实时监测维护。
4. STM32单片机：对识别信息进一步处理，驱动执行机制，实现分类功能。
5. 风光互补+可充电电池供电：实现系统的独立供电和可持续供电。
基于深度学习的校园智能分类垃圾系统研究与实现旨在解决校园垃圾分类问题，提高垃圾分类效率，减少环境污染，提高生活质量。该系统的设计和实现对环境保护和可持续发展具有重要意义。
