大宋咨询根据客户要求设计调查内容，包括小区垃圾分类现状及问题，个人处理垃圾的习惯和对垃圾分类的认知、态度和期待，对本小区垃圾分类宣传指导的满意程度等。

1、包含数据集 2527张图（可以调整为自己的数据集，程序不用大改，只需调整文件目录） 2、pytorch-resnet 训练准确率95% 3、可传图片预测 4、可调用电脑摄像头 调用模型预测垃圾分类 5、CPU/GPU都可以

一、项目简介 系统是一个基于Javaweb的垃圾分类管理系统。垃圾分类管理系统的应用为垃圾的分类、处理方法提供了查询的平台，可以让人们对垃圾分类有一个正确的认识，提高垃圾分类的效率。系统中实现了有关垃圾分类相关知识的信息化、数据化、自动化的管理模式。本项目主要针对做计算机毕设或者项目实践学习的Java人群使用。 二、技术实现 1.开发平台：Eclipse或IDEA 2.数据库：MySQL 三、系统功能 垃圾分类管理系统包括了前台客户端和后台管理端两个模块，前台客户端模块中可以进行每个垃圾分类的介绍，包括了垃圾分类名称、介绍以及处理方法。可以根据生活中的垃圾名称来查询对应的垃圾分类，输入垃圾名称的关键字就可以查询到对应的分类。注册登录的用户还可以给后台管理员进行意见反馈，在个人中心中可以查看到管理员的回复。后台管理员模块可以进行每种垃圾分类和处理方法添加，以及对应垃圾名称的添加和管理。可以添加每个小区的垃圾箱，并记录垃圾箱的处理情况。并可以对用户的意见反馈进行回复处理。

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

数学建模 垃圾分类模型.docx

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

BML数据集_垃圾分类.7z

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年环卫（垃圾分类）综合监管平台建设方案（专业完整版）.pdf

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