垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。 测试结果示例：

CLSDashBoard 智能垃圾分类项目中的区域垃圾分类展板 ASP.NET Core IDE: Visual Studio 2015 功能：核心一个页面，该页面用于智能垃圾分类项目中各分类投放点处通过电子屏滚动显示最近用户的投放信息以及展示垃圾分类参与度最高的用户，数据是一次性从库中取完的所以登录时会比较慢，前端方面滚动效果纯粹用JS来控制dom渲染，百度的Echarts库进行图表的绘制；目前已在成都某些智能垃圾分类投放点处上线展示。 效果展示： 登录界面 滚动展示界面 上线地址:

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垃圾分类 一个智能垃圾分类系统 一，主要功能 对上传的垃圾图片进行识别，并返回分类结果（干垃圾，湿垃圾，有害垃圾，可回收垃圾） 二，实现原理 该垃圾分类项目采用深度学习-图像处理模块，采用的是顺序序贯模型，序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性，从头到尾的结构顺序，不分叉。模型的基本组件包括①model.add，添加层；②model.compile，模型训练的BP模式设置；③model.fit，模型训练参数设置+训练；④模型预测。 三，运行环境 的win10 + cuda9.1 + cudnn7 + tensorflow-gpu-1.12.0，pytorch1.4.0 + keras-2.2.4 四，关于库文件： 在运行项目的过程中，我们遇到了很多报错，很大一部分是各种各样的库文件，在实现这个项目前，需要配置好环境，并且文件的版本需要对应，否则也会出现多种的报错问题（一定程度的ten

智能垃圾分类机器人.pptx

行业分类-物理装置-一种基于大数据的智能垃圾分类器.zip

垃圾分类，AI，C++,Python 源代码地址请见https://github.com/lry-123456789/garbage-classification 需要安装python >=3.8.5,torch,torchvision,visdom. C++编译环境x64 release C++编译平台Visual Studio 2019 Community 如果想要通过源代码编译，请使用Easyx图形库，并正确安装，配置graphics.h.

大学生论文，基础设计，

智能垃圾分类系统系统仿真程序matlab

Garbage classification is a scientific management method for effective garbage disposal. It helps people maximize the utilization of waste resources and prevent deteriorating environmental conditions [1]. However, This method is not implemented effectively due to the lack of awareness of garbage classification [2][3][Figure 1]. Therefore, our group came up with an idea of using the machine to notify which garbages belong to their specific group. We consider that machines can easily handle this problem because of picture recognition and data analysis, these current technologies enabling the machines to produce a relatively accurate result of classification. Our project aims to build a model that helps the machine recognize four different garbage categories [Figure 2]. As a result, our model will automatically recognize the garbage features on any other image.