12、基于深度学习和物联网的智能垃圾处理系统及容器化实验室服务方案

基于深度学习和物联网的智能垃圾处理系统及容器化实验室服务方案

基于深度学习和物联网的智能垃圾处理系统

在垃圾处理领域，过往诸多工作主要聚焦于检测垃圾桶是否已满，并在满桶时发出警报。例如，Abhimanyu Singh 等人运用 Raspberry Pi 板收集垃圾桶状态并传达给相应的垃圾管理人员；Hong 等人提出了基于物联网的智能食品垃圾管理系统；S. Vinoth Kumar 等人则通过传感器系统检查垃圾桶的垃圾水平。这些工作在实现警报功能时，采用了如 MQTT、Wi-Fi、ZigBee 等多种技术，但普遍存在一个问题，即未对垃圾进行分类，且大多仅运用了物联网技术，未结合云计算、深度学习、机器学习等其他技术来构建更智能的系统。

为解决这些问题，提出了一种基于深度学习和物联网的垃圾收集与分类技术，该技术具备以下两大任务：
1. 自动垃圾分类 ：借助深度学习模型对垃圾进行准确分类。
2. 满桶警报系统 ：通过安卓应用程序向用户或相关部门发送垃圾桶已满的通知。

此系统的工作流程包含三个主要组件：
1. 云 ：作为系统的核心，云存储数据和分类器。摄像头模块拍摄的垃圾图像会上传至云，分类器进行分类后将结果反馈给垃圾桶。采用 AWS 云服务，同时云还负责存储垃圾桶状态，并向政府部门和用户的安卓应用发送警报。
2. 智能垃圾桶 ：配备 Raspberry Pi、超声波传感器和摄像头模块。超声波传感器用于检测垃圾桶是否已满，摄像头模块拍摄垃圾桶托盘上的垃圾快照，深度学习模型对垃圾进行分类，随后托盘会根据