基于深度学习的智能垃圾分拣系统设计

作者：李平原; 宋晓炜; 王玉莹

来源：现代信息科技, 2022, 6(17): 45-52.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.17.011

• 神经网络
• 垃圾分类
• HuskyLens视觉传感器
• 目标检测

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。

• 单位
  中原工学院; 开封大学