简介:摘要:随着城市化进程的加快,垃圾处理问题愈发严重。垃圾分类作为一种有效的解决方案,不仅能够减少垃圾处理成本,还能提高资源回收利用率。本论文通过对垃圾分类与资源回收利用模式进行分析,探讨其在现代城市管理中的重要性及实际应用。研究发现,科学合理的垃圾分类模式能够显著提高资源回收效率,减少环境污染,同时推动循环经济的发展。然而,目前的垃圾分类工作仍存在一些问题,如公众参与度不高、分类标准不统一等,需要进一步完善和改进。
简介:摘要:为了推进我国的环境保护,我国正大力推广垃圾分类。由于垃圾品类复杂繁多,且分类垃圾桶设计简单,大部分仅为贴有分类标签的普通垃圾桶,需要人为识别垃圾种类,因此造成垃圾分类工作效率偏低。本文提出了基于深度学习算法,将图像识别、迁移学习和嵌入式开发应用到垃圾分类当中,设计了一种智能分类垃圾桶,实现了垃圾识别、自动分拣的功能。符合当下社会环境保护和发展的形势,同时为智能制造市场填补上重要的一环,具有较强的创造性意义。目前我国对于智能化垃圾分类回收仍处于完善推广阶段。文中应用重构优化后的YOLOv5神经网络模型,搭配YOLOv5.s权重,TensorRT加速等手段能取得良好的智能垃圾分类识别效果,在其自建数据集准确率达95.23%以上,移动端部署识别速度达120 fps以上,同时搭配多级分类机构和物联网云平台等手段,能较好地实现智能垃圾分类系统社区化部署。有望解决日常生活中生活垃圾的自动分类问题,进一步缓解了日益增加的垃圾种类多、分类困难的问题,促进了垃圾分类的普及。本文则是基于深度学习的智能垃圾分类与回收系统做出研究与分析。
简介:摘要:在城市化进程不断加速的当今社会,城市垃圾处理与资源回收问题日益凸显,成为亟待解决的重要议题。目前,传统的垃圾处理方式存在诸多问题,包括资源浪费、环境污染等。针对这一现状,本论文通过深入分析,提出了一种全新的综合利用资源的模式。该模式不仅能够有效解决目前垃圾处理方式的种种弊端,还能够实现资源的最大化回收利用。研究结果显示,采用先进的技术和有效的管理策略,可以在垃圾处理过程中实现垃圾减量、资源回收和环境保护的双赢局面。这一模式不仅对城市管理提出了新的挑战,更是推动城市可持续发展的重要一步。本论文的研究成果对于推动城市垃圾处理与资源回收工作具有重要的理论和实践意义。