043基于卷积网络的垃圾分类识别检测

原创 已于 2023-08-20 19:05:02 修改 · 122 阅读 · 1 ·
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#python #机器学习 #开发语言

于 2023-03-27 23:45:11 首次发布
该资源包含一个demo仓库，主要展示了如何使用Python处理01数据集，生成文本，并训练模型。02train.py用于训练从txt文本中读取的图片路径，03pyqt界面.py则构建了一个交互式GUI，用户可上传图片进行识别。提供了视频演示整个流程。

demo仓库和视频演示找043期：

 

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

代码文件展示如下：

 运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，

运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，

运行03pyqt界面.py可以生成一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统
Python极客之家
01-01 3333
本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测。引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。系统基于Web平台，实现用户上传垃圾图片进行在线测试，系统即时预测并展示垃圾类别。此系统不仅展示了深度学习在垃圾分类中的应用，也提供了专业而高效的Web界面，为用户提供准确可靠的垃圾分类服务。
基于机器学习的卷积神经网络处理垃圾自动识别分类系统
毕业作品网站
06-13 2473
本文设计了一个基于卷积神经网络的垃圾分类识别系统。系统采用ResNet-50深度学习模型进行图像处理，引入Jaccard相似度系数提高识别精度。研究内容包括：1)通过网络爬虫获取垃圾图片数据并进行预处理；2)建立ResNet神经网络模型，使用Softmax等激活函数；3)编写Jaccard算法进行相似度计算；4)开发微信小程序实现拍照识别功能。系统测试表明，该方法能有效识别垃圾类别，避免了人工分类的健康风险。未来可进一步优化算法，提高识别准确率。
基于Matlab卷积神经网络垃圾分类识别系统
Mawithvision的博客
03-16 3558
可回收垃圾的循环利用对我国经济的可持续发展有着重要意义．当前的垃圾回收需要人们手动分类垃 圾，找到一种自动分类垃圾的方法，提高垃圾回收的效率，不仅会产生显著的社会效益，而且有巨大的经济效 益．为了提高可回收生活垃圾识别的准确率，研究人员尝试利用图像处理、机器学习等方法自动识别玻璃 瓶、废纸、纸盒、易拉罐等常见生活废品．利用图像处理技术获取垃圾图像的特征后，再利用深度学习网络、支持向量机、K近邻分类器、主成分分析(PCA)方法[3]等方法对垃圾图像特征向量。
基于卷积神经网络的垃圾图像分类系统研究与实现
haosen
04-21 2916
垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN). 实验结果证明, GCN 在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。
基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法
小白学视觉
01-30 6588
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带 来的危害.随着现代...
基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
Together_CZ的博客
11-27 2100
基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
基于卷积神经网络的垃圾分类研究
2201_75620196的博客
12-02 1358
随着深度学习技术的发展，图像分类在多个领域得到了广泛的应用。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的垃圾图像分类方法，用于自动识别和分类厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾。通过使用TensorFlow框架和Keras库，我们构建了一个包含多个卷积层和全连接层的深度学习模型，并在预处理后的图像数据集上进行了训练和验证。实验结果表明，该模型在验证集上达到了较高的准确率，证明了其在垃圾图像分类任务中的有效性。关键词：卷积神经网络（CNN）、自动识别、TensorFlow、Keras、深度学习模型、预处理。
基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类模型研究
wozuishuai_的博客
06-06 4237
随着城市化进程的加快，垃圾问题日益严重。传统的垃圾分类方法存在效率低下、准确率不高等问题。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类模型，该模型能够自动识别并分类不同类型的垃圾。实验表明，该模型在垃圾分类任务中取得了较高的准确率，为垃圾处理提供了有效的技术支持。
毕业设计：基于卷积神经网络的校园垃圾分类自动识别 Python
2301_79555157的博客
02-23 915
基于深度学习的垃圾分类识别系统。通过自制数据集，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，实现对不同类别垃圾的高效识别与分类。研究过程包括数据采集、模型训练、分类算法优化及性能评估，最终构建出一个能够在实际环境中实时识别垃圾类型的智能系统。该系统的实施将显著提升垃圾分类的准确性和效率，为环境保护和资源回收提供有力支持。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，不论是对于深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，都能为您提供丰富的选题资
精选资源
基于卷积神经网络VGG垃圾图像分类.zip
09-17
以“基于卷积神经网络VGG垃圾图像分类.zip”为标题的文件，很可能包含了使用VGG网络架构对垃圾图像进行分类的相关代码、数据集以及预训练模型。这个项目的实现过程中，开发者首先需要收集和处理大量的垃圾图像数据集...
python __init__.py的意义与使用
CoolGirl
12-19 414
本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。
MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法
hy行者勇哥的博客
12-18 555
MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
12-16 213
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 2697
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
12-17 1005
本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
weixin_63434398的博客
12-18 2085
本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。
Ubuntu 24.04 安装common-extensions
sinat_15561283的博客
12-17 307
👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，
【VSCode | python | anaconda | cmd | PowerShell】在没有进入conda环境时使用conda命令默认安装位置
最新发布
十二_的博客
12-19 73
Conda和pip的默认安装位置取决于环境状态：未激活conda环境时，conda安装到base环境（Anaconda目录下的site-packages），而pip会使用系统默认Python或PATH中的第一个Python；激活conda环境后，两者都会安装到当前环境的site-packages目录下。环境路径示例显示base环境与自定义环境（如myenv）的安装位置差异。
基于卷积神经网络校园垃圾分类识别系统任务书
01-05
### 基于卷积神经网络(CNN)的校园垃圾自动分类识别系统设计方案 #### 一、项目背景与目标 随着环保意识的增强和技术的发展，智能化垃圾分类成为解决环境问题的重要手段之一。本项目旨在开发一套基于卷积神经网络（CNN）技术的学生宿舍区生活垃圾自动分类识别系统，以提升学生的参与度和准确性。 该系统不仅能够帮助学校更好地管理废弃物回收工作，还能对学生的行为习惯产生积极影响，培养其良好的环境保护责任感。具体来说，学生可以通过人脸识别登录系统，在系统装置界面上选择所投放的垃圾类型并进行投放；随后，垃圾分类系统会自动判断用户投放的垃圾是否分类正确，并给予相应的奖励积分[^1]。 #### 二、关键技术选型 考虑到实际应用场景的需求以及现有技术水平，决定采用深度学习中的卷积神经网络作为核心算法来完成图像分类任务。这是因为CNN在网络结构上具有局部感知野和平移不变性的特点，非常适合用于处理二维栅格数据如图片等多媒体信息。此外，研究显示利用卷积神经网络可以有效提高HEp-2细胞图像分类精度，这表明了CNN在模式识别方面具备强大的性能优势[^2]。 对于情绪识别领域而言，除了单一维度的数据外，还可以考虑多模态融合的方法——即同时采集面部表情变化及肢体动作特征来进行综合评判，从而进一步增强了模型预测结果的真实性和可靠性。虽然这里讨论的是情绪识别案例，但同样的思路也可以应用于更广泛的物体检测场景之中，比如不同种类废物之间的区分[^3]。 因此，在构建校园垃圾自动分类识别平台的过程中，建议引入类似的机制：一方面收集待测物品的照片资料供后续训练使用；另一方面则尝试获取更多有关丢弃物外形轮廓的信息源，以便为最终决策提供更多依据支持。 #### 三、总体架构设计 整个解决方案由前端设备层、中间件服务层以及后台管理系统构成： - **前端设备层**负责捕捉实物影像并将之上传至云端服务器等待下一步指令； - **中间件服务层**主要承担着连接上下两部分桥梁的角色，它接收到来自客户端发送过来的数据包之后立即启动预设好的机器视觉流程对其进行初步筛选过滤操作； - **后台管理系统**则是整个项目的控制中心所在之处，管理员可通过此界面查看统计报表、调整参数设置甚至远程监控现场情况等功能模块。 在此基础上，还应特别注意保障网络安全防护措施到位，防止敏感个人信息泄露风险的发生。 #### 四、预期成果与效益分析 一旦上述构想付诸实践，则有望达成如下几个方面的成效： - 显著改善当前存在的乱扔现象，减少因错误处置而造成的环境污染事件频发状况； - 构建起完整的闭环管理体系，使得资源循环利用率得到显著提升的同时也降低了运营成本支出； - 推动智慧城市建设进程向前迈进一大步，树立良好社会形象标杆效应明显。 综上所述，通过合理规划部署基于CNN理论框架下的新型智能终端设施，确实能够在很大程度上促进绿色可持续发展目标早日实现。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape=(None, None, 3)): model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) return model ```
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