基于机器视觉的垃圾分类系统的设计

作者：张兵; 蔡永超; 杨杰; 卓杰; 杜颖

来源：物联网技术, 2022, 12(07): 59-61.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2022.07.017

• 垃圾分类
• Jetson Nano
• YOLOv5s
• WH-NB73模块
• STM32
• 满箱报警

设计了一种可以帮助用户进行垃圾分类的智能系统，可用于家庭、商场、学校等公共场合。以STM32F407为主控模块，使用YOLOv5s算法在英伟达Jetson Nano上实现垃圾识别和本地分类，舵机将垃圾投至对应垃圾桶；然后通过NB-IoT无线传输给管理者，手机端提示垃圾满箱及垃圾箱异常情况。结果表明，测试系统垃圾识别率达到98%，分类效果良好。

• 单位
  宿迁学院