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变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

  • 智能产品竞赛作品——变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

    作品名称:变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统
    参赛院校:江西理工大学
    指导教师:杨杰
    团队成员:陈智超 、李桂兰 、曾华福 、康庄
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2020年参赛作品
    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。



  • 智能产品竞赛作品——变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

    作品名称:变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统
    参赛院校:江西理工大学
    指导教师:杨杰
    团队成员:陈智超 、李桂兰 、曾华福 、康庄
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    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。



  • 智能产品竞赛作品——变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

    作品名称:变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统
    参赛院校:江西理工大学
    指导教师:杨杰
    团队成员:陈智超 、李桂兰 、曾华福 、康庄
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    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。



  • 智能产品竞赛作品——变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统

    作品名称:变废为宝-一种可回收物智能分拣计费系统
    参赛院校:江西理工大学
    指导教师:杨杰
    团队成员:陈智超 、李桂兰 、曾华福 、康庄
    数媒竞赛网2020年参赛作品
    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。




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