cv+垃圾桶智能检测 “把垃圾桶变‘老师’！Grad-CAM 让树莓派告诉你——这张香蕉皮为什么不是苹果核，还带热力图直播！

【爆款标题】
“把垃圾桶变‘老师’！Grad-CAM 让树莓派告诉你——这张香蕉皮为什么不是苹果核，还带热力图直播！”

目录

🎯 30 秒抓人眼球

🔧 硬件 3 件套

🌱 软件 3 步走

📲 一键体验

🎁 彩蛋

1️⃣ 背景

2️⃣ 意义

3️⃣ 研究现状

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🎯 30 秒抓人眼球

• 0 成本升级：30 行代码 + 一张 3D 打印贴纸，普通垃圾桶秒变“会说话的 AI 老师”。
• 实时解释：丢错垃圾，屏幕立刻弹出红色热力图，“打脸”你分类错误的位置。
• 小学生都能看懂：颜色越深＝AI 越确定的区域，绿色 OK，红色请重投。

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🖼️ 先看效果

表格

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丢入物品	AI 判断	Grad-CAM 热力图	语音提醒
香蕉皮	湿垃圾 ✅	果皮全身亮绿	“湿垃圾正确！”
奶茶杯	可回收 ❌	杯口 & 吸管爆红	“请把吸管拆下再投！”

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🔧 硬件 3 件套

1. 树莓派 4B（2 GB 内存即可）

2. 官方 CSI 摄像头（或任意 USB 1080p）

3. 3.5 寸 SPI 屏 / HDMI 小电视（实时热力图显示）

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🌱 软件 3 步走

Step 1 训练 MobilenetV2 + Grad-CAM 垃圾分类模型（4 类：干/湿/可回收/有害）
Step 2 TensorFlow Lite 量化 → 树莓派推理 22 FPS
Step 3 本地 Flask + WebSocket → 浏览器/屏幕实时热力图

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🪄 核心代码 15 行

Python

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# cam.py
import cv2, tflite_runtim