基于树莓派Raspberry Pi的智能垃圾分类设计  

作　　者：莫庆炜 李宏顺 张成发 庞承诺 潘有椿 王晓敏 

机构地区：[1]广西民族师范学院数理与电子信息工程学院,广西崇左532200

出　　处：《电子制作》2023年第5期71-74,共4页Practical Electronics

基　　金：广西民族师范学院2021年大学生创新创业训练计划项目“基于树莓派Raspberry Pi的智能垃圾分类设计”项目(项目编号:202110604036)。

摘　　要：目前,随着人口增长与城市化推进,生活垃圾产量与清运量大幅增加,垃圾分类处理效率低且浪费大量资源,基于上述社会环境,设计垃圾分类系统具有重要意义。本文章介绍在树莓派4代B型开发板上使用垃圾分类数据集训练的Keras模型识别垃圾的过程。采用卷积神经网络,通过Python搭载神经网络来做到图像识别进行垃圾分类,将垃圾分类数据集在LeNet-5网络模型上深度学习得到训练模型,最后通过PyQt5构建图形化的界面。运行在搭建好TensorFlow框架和Opencv计算机视觉库的树莓派开发板上,树莓派4B通过载入照片识别垃圾。

关 键 词：树莓派 卷积神经网络 垃圾分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] X799.3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]