本项目将采用深度学习的方法，搭建一个垃圾分类识别的训练和测试系统，实现智能化垃圾分类。目前，基于ResNet18的垃圾分类识别，在垃圾数据集dataset2，训练集的Accuracy在94%左右，测试集的Accuracy在92%左右。支持常用的分类模型，如resnet18,resnet50,mobilenet_v2,googlenet等
原文地址《垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码(Pytorch)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126419147
2022-08-22 20:06:06
147B
1
基于Python图像识别的垃圾分类系统，图像识别的垃圾分类系统，基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系于Python图像识别的垃圾分类系统于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统统基于P基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统hon图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统基于Python图像识别的垃圾分类系统
2022-07-19 09:03:18
8.21MB
为了加强居民的生活垃圾分类意识，提高居民垃圾分类的参与度，促进文明社会的建设，推进低碳城市的进步，设计和开发了这款垃圾分类APP。
用户可以先注册账号，然后进行登录，可以选择记住密码，下次就不需要重新输入了。进入主界面，是三个底部导航栏：首页、分类百科、设置，首页可以进行垃圾类别搜索，输入垃圾名称即可查到类别，还有宣传视频可以观看。分类百科中，有顶部导航栏，可以进行滑动页面，介绍可回收物、干垃圾、湿垃圾和有害垃圾的百科。设置中有六大功能，比如切换地区和用户协议等。
项目的详细设计和运行演示，可以参考我主页对应的博客。
2022-07-12 09:09:57
80.74MB
目 录
第一章 绪 论 1
1.1研究背景 1
1.2国内外研究现状 1
1.3目的及意义 2
第二章 相关技术介绍 4
2.1 微信开发者工具 4
2.2微信小程序 4
2.2.1微信小程序简介 5
2.2.2微信小程序生命周期 5
2.2.3微信小程序特点 5
2.3 云开发技术介绍 6
2.4 Javascript介绍 7
第三章 需求分析 8
3.1可行性分析 8
3.1.1经济可行性 8
3.1.2技术可行性系 8
3.2解决重点问题分析 9
3.3 系统功能需求 9
3.4 业务流程分析 10
3.5系统用例图 11
3.6数据流程图 12
3.7数据字典 14
第四章 系统总体设计 15
4.1结构功能设计 15
4.2系统总体结构图 15
4.2.1总体结构图 15
4.2.2后端结构图 16
4.3 系统数据库设计 16
4.3.1 系统E-R实体图设计 16
4.3.2数据库逻辑结构设计 17
第五章 系统功能实现 19
5.1 微信主界面功能实现 19
5.2 文字搜索功能实现 20
5.3拍照识别功能实现 21
5.4课堂功能实现 24
5.5帮助功能实现 2
2022-07-06 09:09:15
848KB
1
智能垃圾分类机 作者：褚志华 来源：《江苏科技报·E教中国》2019年第05期 学习背景 本课使用乐高积木搭建智能垃圾分类机，使用LEGO Mindstorms程序完成程序编写，通过颜色传感器判断代表不同垃圾的颜色块，实现对垃 圾进行智能分类的效果。通过创作贴合实际生活的创意作品，将创客教育与信息技术相 融合，提高了所有学生的兴趣和参与度；通过编程开发和不断调试，培养学生的试错纠 错能力；通过面向实际生活应用的机器人制作过程，培养学生的计算思维、工程思维。 教学目标 知识与技能 1.识别颜色传感器，描述颜色传感器数值与不同颜色的关系。 2.实现颜色传感器控制Mindstorms程序中电机旋转角度。 过程与方法 能通过观察分析颜色传感器的数值与距离远近的关系，控制电机进行正确的旋 转角度。 情感态度与价值观 1.感受运用信息技术解决实际生活中的问题以及设计创意作品的喜悦。 2.培养垃圾分类意识。 教学重点与难点 教学重点 利用颜色传感器，实现对智能垃圾分类机模型的控制。 教学难点 通过程序调试，实现智能垃圾分类机模型的正确分类。 教学设计 一、创设情境 结合"上海垃圾分类"的社会热点事件
2022-07-01 18:02:48
32KB