南航金城学院机电工程与自动化学院 李朝宇 田 莉 刘伟康 闫文龙 吴家润

随着人们的生活水平越来越高，生活垃圾的处理变成了社会的一大难题，为解决居民日常生活中的垃圾分类问题，提出了基于图像识别的垃圾分类系统。将卷积神经网络部署在服务器里，并通过API接口移植到树莓派主控板中，实现前后端分离的设计，设计了垃圾分类器的机械结构，最终实现了垃圾自动分类功能，系统具有较高识别率，维护成本低，方便实用的特点，为实现智慧城市，提高居民宜居感，提高资源利用率提供一种解决方案。

目前城市里每天会产生2.55万t左右的生活垃圾，人均每天产生1.1kg，而且数量还在上涨，如此多的垃圾，如果不对其进行垃圾分类，将会造成资源的大量浪费以及对环境的巨大破坏。目前多个城市已经强制推行垃圾分类，但是由于配套设施的不完善和人们的垃圾分类意识不足，垃圾分类的成效不太理想。本文通过搭建云服务器，设计并不断优化卷积神经网络、对生活垃圾中的可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾进行了高效智能识别，设计出可自动进行垃圾分类的智能垃圾桶，为构建生态文明城市提供一种智能化解决方案。

1 系统的整体设计

本系统的硬件设计采用树莓派作为控制器，垃圾桶的桶体为圆柱形，等分为4个分类桶，分类桶的桶盖向内凹陷成锥形槽，在垃圾桶左方架设一个支撑架用于支撑人工操作显示屏，并且在锥形槽正上方安装摄像头及灯泡，调整角度使其能够最大范围内识别垃圾，架设四个舵机拨片操作云台，通过树莓派发出指令，使对应的舵机箱盖打开，对各种垃圾进行精确的分类处理。……