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变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-22 19:16:19


1.作品描述

   废品回收一直是环境保护、资源回收和社会民生的重要问题。为提升可回收物的资源利用率,本作品设计了一款基于深度学习的智能垃圾分类系统,主要包括用户软件和分拣设备两大部分,其中用户软件用于可回收物计费及分类信息可视化,分拣设备将常见的可回收物进行分类归箱。

   用户软件利用PyQt技术开发界面,实现投放过程的信息可视化;利用物联网技术实现用户IC卡的计费管理,根据用户投放的垃圾,给予用户经济回报。分拣设备以树莓派4B+板卡为中央控制器,基于Tensorflow框架,使用ResNet-50模型进行图像特征提取及分类,利用余弦退火和迁移学习策略对模型进行优化改进,实现高精度可回收物识别;考虑计算与存储需求,采用云部署方式,利用Flask技术将模型预测直接打包成http接口,通过TCP网络通讯技术实现树莓派和云端服务器数据的交互,实现快速识别;利用可编程引脚传递脉冲信号,以驱动器为媒介,通过编程进行86电机的调速与定位,进而控制方形滑板角度实现分类收集;

     经测试,用户软件人机交互效果好,收益计算准确无误,后台数据更新速度快。分拣装置使用云部署识别速度为0.114s/次,识别精度为97.42%。系统运行稳定,垃圾分类工作效率高,且硬件成本低廉,具有良好的市场前景。

 

2.创意来源

    可回收物的无序堆积直接导致了末端分拣工作的高强度负荷,是垃圾分类的一大难题。根据《城市生活垃圾分类及其评价标准》行业标准,可回收垃圾有织物、玻璃、金属、塑料和纸五种类别。社区中往往设有专门回收箱,用于二次利用织物资源;玻璃由于易导致人们受伤,常被单独存放。而其他三类,则是无序堆放的重点对象。现行方法中,进行人工二次分拣耗时耗力,在累积量大时只能选择直接焚烧,回收效率低下;利用高光谱技术和机械手臂进行分拣精度高且速度快,但硬件成本高且并行操作时易磨损,维护难度大;将垃圾送至废品回收站,存在站点有限、距离远和空间局限性等问题,也只是杯水车薪。人工智能方法在分拣中表现出良好性能,但配套设施成本高。针对此,在前端设施中利用人工智能技术进行一次分拣是一个可行方案,但仍缺少一种低成本、高效率的硬件载体和实施方案。针对持续增加的可回收物堆放问题,团队着眼于垃圾分类中可回收物的一次分拣过程,旨在利用深度学习技术实现可回收物的高效回收利用。

3.运行环境

处理器 i5 -4210M 四核,2.60GHZ

树莓派 4B+双核,1.80GHZ,内存4G

操作系统 Ubuntu


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