基于深度学习与物联网的智能分类垃圾桶

基于深度学习与物联网的智能分类垃圾桶

梁家宝 周渊 王占盛 李龙飞 纪超

（沈阳理工大学信息科学与工程学院·辽宁沈阳·110159）

摘要：随着社会经济发展水平的提高、人们物质生活水准的提升、人口数量以及城市人口密度的增加,垃圾产出数量也在逐年增加,其对环境的污染、人们健康的影响也日益凸显。针对这个现状,我国开始推行垃圾分类。该小组研究的设计的智能垃圾桶把传统的垃圾分类结合互联网以及大数据和其先进的分类功能，造就了新的垃圾分类的潮流，对可回收的垃圾进行回收再利用，符合当今社会发展需求。

关键词：垃圾分类；深度学习；智能垃圾桶；物联网

1、背景概述

“垃圾桶”作为人类生活中不可或缺的必需品，它伴随着人类走过了每一个时代。尤其是在当今的家居用品、酒店用品市场更是必不可少。由生活垃圾造成的污染一直是中国最严重的社会公害之一。如何科学合理的收集和处理垃圾，避免其对环境造成污染是长期以来难以解决的问题。各种各样的公共垃圾箱，毫不起眼而又不可或缺，它们都直接影响着垃圾回收的效率，也影响着我们赖以生存的环境。在现实生活中，虽然很多地方都有安放垃圾箱，但是却不能很好的发挥他们应有的作用，其中有许多就是因为设计时没有充分考虑到人、垃圾箱、环境之间的关系而造成的，特别是对目标人群尺寸特点的的分析。一个好的垃圾箱不仅外观要美观大方，更要方便人们投放垃圾。随着人们环保意识和审美水平的普遍提高，垃圾桶的种类和数量也在不断翻新和增加，人们更加注重它的便捷性和实用性，此项目不仅能满足个体家庭的需求，也可以投入到商业模式中，让它出现在大街小巷之中。

2、机械创新设计与特点

2.1运用基于云端训练的深度学习模型进行垃圾识别分类

深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够从大量的数据中自动提取特征和规律，从而实现复杂的任务，如图像识别。图像识别是指让计算机能够理解和分析图像中的内容，如物体、人脸、场景等。使用深度学习进行图像识别的通常方法是：构建一个以图像为输入，以类别或标签为输出的神经网络模型，然后利用大量的带有标注的图像数据来训练这个模型，使其能够在新的图像上做出正确的预测。

为解决这垃圾识别问题，我们使用了摄像头进行基于云端训练的深度学习图像识别，并增加了模型训练的过程，即先采集所有垃圾的图像，再标记数据集，经过多次迭代训练，摄像头便能自动识别出垃圾的类型。使用者只需要将垃圾放在垃圾桶的托盘上，垃圾桶就可以自动识别垃圾的类型，自动实行垃圾分类。

2.2垃圾识别分类原理创新

在智能垃圾桶的投放功能上，我们创新性地使用两个舵机控制托盘的左右和上下移动：通过左右移动，将垃圾运载到相应的垃圾收集箱上方；通过上下移动倾倒垃圾，从而自动、精准地投放垃圾。全自动投放（如图1）是本作品最主要的功能，也是最大的创新点。

图1 垃圾桶自动投放装置设计图

2.3满溢报警

我们在垃圾桶安装了红外传感器。可对“溢满”状态进行判断。在用户每次投放垃圾之前，也就是托盘移动到相应的垃圾收集箱上方时，该传感器能够判断各垃圾收集箱是否溢满。若有一个垃圾收集箱已经装满，用户再向垃圾桶投放相同类型的垃圾时，系统将停止“投放”，灯亮并给出语音提示。

2.4显示装置

显示装置采用一块七寸高亮显示屏，便于人们能更好地看到垃圾分类信息。该显示屏还可以自动循环播放垃圾分类宣传片，提高人们的环保意识。使人们更好的增加对垃圾分类的认同感。

2.5自动关盖开盖装置

使用红外感应器判断是否有人靠近，当用户靠近垃圾桶时，红外感应器感应到人，舵机转动，带动感应门，打开垃圾桶盖，用户便可投放垃圾。其中，位于垃圾桶上方的托盘供用户放置垃圾。红外感应门很大程度上将垃圾桶和外界环境隔绝开，使异味和垃圾桶内的细菌无法渗透出来，影响使用者的生活和健康。而且，较之传统的脚踩开盖式垃圾桶，自动感应开盖能为用户带来更好的使用体验。

2.6物联网连接GPS与手机实时监测装置

为了使该垃圾桶更加符合商业化模式，更好的推向市场，在智能垃圾桶上搭配了GPS定位模块，并进行了esp8266物联网连接。可通过手机实时监控分布在城市的多个垃圾桶的地点，以及各个垃圾桶的溢满情况。

3、装置结构设计

智能垃圾桶由先进的openmv视觉模块、esp8266物联网开发模块，红外传感器和探测器、机械传动组成，它是集机械，物联网和光电于一体的高新技术产品。

为改进现有智能分类垃圾箱外观设计上的不足，我们将垃圾箱制作成一个大的立方体结构，内置四个垃圾收集箱，分别对应干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾和有害垃圾，以“田字格”的形式分布在其中，实现了空间利用的最大化，并且四部分都是可拆卸装置，方便后续倾倒。

图2 智能垃圾桶设计图

主要原理采用两个舵机叠加投放的方式将垃圾置于投放口之上，使垃圾自由落体至载物检测台上，用openmv进行基于云端训练的深度学习进行识别。识别完成后发送信息给下位机，下位机控制一个舵机将倾倒口转向到完成识别的垃圾种类上，另一个舵机将托盘进行倾倒，倒入所完成识别的垃圾种类格中。

图3 智能垃圾桶物联网可视化图

我们还在垃圾桶设置了四个红外装置，作为溢满的信号检测提示，该四个红外装置连接在esp8266物联网模块上，该模块还搭载了GPS定位模块，可通过手机进行物联网实时监控分布在城市的多个垃圾桶的地点，以及各个垃圾桶的溢满情况。

图4 智能垃圾桶GPS定位系统

4、研究意义

普通垃圾桶的增量持续上升，但已达到饱和度，行业规模巨大，国内外经济形势对此的冲击并不大，而智能垃圾桶存在巨大的潜在客户，有详细的战略分析，有良好的工艺优势。国家和政府也会提供相应的支持。有很强的可行性。垃圾桶作为人们日常生活中不可或缺的生活必需品，近随着人们环保意识和审美水平的普遍提高，以及智能、传感等技术的发展，垃圾桶也逐渐加入“智能家居”的大阵营。

我组设计的“智能型”垃圾桶把传统的垃圾分类结合互联网以及大数据和其先进的分类功能，造就了新的垃圾分类的潮流，对可回收的垃圾进行回收再利用，避免浪费,符合当今社会发展需求以及个人需求。此垃圾桶不仅在环境保护，美化城市,督促人们形成良好的环境保护意识等方面起到重要作用，而且，它能够有效提高环保人员工作的效率以及减轻垃圾站的压力,还能够带动智能，促进环保行业的发展，创造一系列的财富。

参考文献：

[1]徐丽.基于深度学习的垃圾分类系统的设计与开发[D].浙江大学,2021.

[2]康文豪.基于深度学习的垃圾识别与分类研究[D].中北大学,2023.

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[5]蓝朝浩.基于深度学习的垃圾检测分类方法研究[D].华南理工大学,2021.

[6]袁浚领.垃圾分类设施建设的邻避效应治理研究[D].广西师范大学,2023.

[7]谷君培.基于垃圾分类的回收站设计[D].哈尔滨理工大学,2022.

基金项目：2023年度大学生创新创业训练计划资助项目“基于深度学习与物联网的智能分类垃圾桶”（项目编号：202310144024）研究成果。