在本项目中，我们将利用JavaScript来创建一个垃圾分类的小游戏，旨在提高用户对于环保的认识和垃圾正确分类的能力。JavaScript作为前端开发的重要语言，以其动态特性和交互性，非常适合用于构建这种互动式应用。以下是对这个项目涉及的技术点进行的详细解释。 1. **JavaScript基础**：JavaScript是一种解释型、面向对象的脚本语言，主要用于网页和网络应用的开发。在这个项目中，我们需要掌握变量定义、数据类型、条件语句、循环结构以及函数等基本概念。 2. **DOM操作**：Document Object Model (DOM) 是HTML和XML文档的结构化表示，JavaScript通过DOM API可以对网页元素进行增删改查。在这个游戏中，我们可能需要创建或修改HTML元素来展示游戏界面和结果。 3. **事件监听与处理**：JavaScript允许我们监听用户的交互事件，如点击、鼠标移动等，并对这些事件进行响应。在游戏中，用户的选择和操作需要被监听和处理，例如点击正确的垃圾分类选项。 4. **AJAX异步通信**：如果游戏需要获取实时的垃圾分类信息或者用户分数，我们可以使用AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术来实现后台与前端的数据交换，即使在不刷新页面的情况下也能更新内容。 5. **CSS样式控制**：为了使游戏界面更加吸引人，我们需要使用CSS（Cascading Style Sheets）来设置元素的布局、颜色、字体等样式。CSS3还提供了更多的动画效果，可以增强游戏的视觉体验。 6. **游戏逻辑设计**：开发一款游戏，需要设计其规则和流程。在这个垃圾分类游戏中，我们需要定义每一轮的问题、正确答案、用户选择的反馈、得分系统以及游戏结束条件等。 7. **用户界面（UI）设计**：良好的UI设计能提升用户体验。游戏的界面应该清晰易懂，按钮和提示信息应直观，同时保持一定的趣味性，激发用户参与的兴趣。 8. **响应式设计**：考虑到用户可能在不同设备上玩这个游戏，如手机、平板或电脑，我们需要确保游戏界面能在不同屏幕尺寸下正常显示，这需要采用响应式设计原理。 9. **错误处理**：良好的错误处理机制可以提升游戏的稳定性和用户满意度。我们需要考虑如何处理用户输入异常、网络问题或其他可能出现的错误情况。 10. **测试与调试**：在项目开发过程中，持续的测试和调试至关重要，以确保游戏的各个功能正常运行，没有逻辑错误或性能问题。 通过这个垃圾分类小游戏的开发，开发者不仅可以巩固JavaScript编程技能，还能学习到前端开发的实际应用，同时为环保事业做出一份贡献。

40种垃圾分类 （一万七千多张图片）数据集，已打好标签，可用与yolov训练模型。

《2023工训赛垃圾分类：Maixhub网站训练数据集详解》 在当今环保意识日益增强的时代，垃圾分类已经成为全球范围内的重要议题。2023年的工作训练比赛聚焦于垃圾分类，利用Maixhub网站提供的训练数据集，旨在提升人工智能在垃圾分类识别领域的技术能力。本文将深入探讨该数据集的内容及其在垃圾分类中的应用。 Maixhub，作为一个开源的人工智能模型开发平台，为开发者提供了丰富的训练资源。在这个特定的“垃圾分类”项目中，提供的数据集包含两个主要部分：`images`和`xml`。这两个部分对于训练深度学习模型至关重要。 `images`文件夹内包含了大量各类垃圾的图片，这些图片是训练图像识别模型的基础。每张图片都代表了一种特定的垃圾分类，例如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。这些多样化的图像数据有助于模型学习并理解不同类型的垃圾特征，从而实现精准分类。图片的多样化不仅包括垃圾的不同种类，还涵盖了不同光照条件、角度、背景和拍摄质量，这样可以确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。 `xml`文件则包含了与`images`文件夹内图片相对应的标注信息。XML是一种结构化数据格式，用于描述图像中的对象及其属性。在这里，每个XML文件对应一张图片，记录了图像中垃圾物体的位置、大小以及类别标签。这些标注信息对于监督学习至关重要，因为它们为模型提供了“正确答案”，让模型知道哪些区域是目标垃圾，以及它们属于哪一类。 通过结合`images`和`xml`，开发者可以构建一个深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），来进行垃圾分类任务。CNN会学习从图像中提取特征，如边缘、形状和纹理。然后，通过与XML标注对比，模型可以学习到哪些特征与特定类别的垃圾相关。经过多轮迭代训练，模型会逐渐优化其分类能力，最终能够在新的、未见过的图像上准确预测垃圾类别。 在实际应用中，这样的模型可以被整合到智能垃圾桶或者移动设备的应用中，帮助用户识别并正确分类垃圾。此外，也可以用于城市环卫系统的自动化监控，提高垃圾分类的效率和准确性，推动循环经济的发展。 2023工训赛的垃圾分类数据集提供了全面的图像和标注资源，为AI开发者提供了一个良好的起点，以解决现实世界中的环境问题。借助Maixhub的数据集，我们可以期待更多创新解决方案的出现，助力垃圾分类这一环保事业的进步。

本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统，旨在提高传统垃圾分类的效率和准确性。此系统使用了先进的深度学习技术，特别是MobileNetV2模型，以实现高效且准确的垃圾图像分类。项目的最终目标是将这一技术应用于实际场景，如智能垃圾桶和移动应用程序，以促进环保和资源回收。 系统的开发过程包括多个关键步骤：首先，项目使用了Kaggle上提供的包含12,000张图像的垃圾分类数据集。这些图像涵盖了42种不同类型的垃圾，每类垃圾有300张图像。数据经过预处理，包括转换为RGB格式、调整大小至32x32像素，并分为8:2的比例划分成训练集和测试集。 在模型构建阶段，采用MobileNetV2作为基础架构，并通过追加全局平均池化层和两个密集层来完成分类任务，模型训练设置为10个时代，使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数。训练完成后，模型在测试集上达到了令人满意的准确率，并将训练好的模型保存为H5文件，便于后续使用。 此外，项目还开发了一个基于FastAPI的Web应用，允许用户通过简单的图形界面上传垃圾图像并获取分类结果，增强了用户交互体验。通过部署这一Web应用，系统

安卓期末大作业-垃圾分类助手（免积分下载） 压缩包内包含源代码，项目文档，apk文件，运行各个界面截图。app使用的是sqlite数据库，使用的核心类及其组件：Base Adapter，Fragment，View Pager，Alert Dialog.Builder，Option，Animation Draw able（关键帧动画），Media Player（视频），Count Down Timer（倒计时 广告页用），Spinner等 该分类助手的功能是管理员先登录进入后台界面，将数据录入数据库，管理员可进行增删改查操作，用户可在前台页面通过垃圾分类查垃圾也可通过垃圾查分类，可以浏览后台管理员录到数据库中的新闻。 该分类助手在上传头像时是通过跳转到手机图库选择照片，然后保存的时候是通过该图片的uri录入数据库，显示图片则是从数据库读取uri并显示。 以上所述功能均实现正常 详见 https://blog.csdn.net/weixin_59538558/article/details/131029604

艾科瑞特科技：计算机视觉-通用版垃圾分类图像分类（265种类别） 关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 基于265类生活垃圾标签体系和15万张图片数据的垃圾分类图像分类模型，具有广泛的应用场景。 居民小区垃圾分类指导：提供实时图像识别与分类建议。 公共场所垃圾投放指引：协助公众正确分类投放垃圾。 环卫工人垃圾收集辅助：快速识别与分拣不同种类垃圾。 城市管理部门垃圾监管：利用图像识别进行垃圾分类情况分析。 教育机构环保教学：利用垃圾分类图像进行科普教育。 社区宣传活动：展示不同垃圾种类的识别与分类方法。 垃圾处理厂分拣系统：自动化识别与分类垃圾，提高处理效率。 垃圾分类APP开发：为用户提供垃圾分类查询与指导服务。 垃圾分类竞赛与游戏：通过图像识别技术增强娱乐与教育性。 回收站点垃圾收集：精确分类回收各类可回收垃圾。 家庭垃圾分类助手：帮助家庭成员正确分类生活垃圾。 餐饮行业垃圾分类管理：确保厨余垃圾得到妥善处理。

将属于相同类别的垃圾图片放在一个文件夹中，在 garbage/ 目录下总共有40个文件夹。 第一大类：其他垃圾/ 0: "一次性快餐盒",1: "污损塑料",2: "烟蒂",3: "牙签",4: "破碎花盆及碟碗",5: "竹筷" 第二大类：厨余垃圾/ 6: "剩饭剩菜",7: "大骨头",8: "水果果皮",9: "水果果肉",10: "茶叶渣",11: "菜叶菜根",12: "蛋壳",13: "鱼骨" 第三大类：可回收物/ 14: "充电宝",15: "包",16: "化妆品瓶",17: "塑料玩具",18: "塑料碗盆",19: "塑料衣架",20: "快递纸袋",21: "插头电线",22: "旧衣服",23: "易拉罐",24: "枕头",25: "毛绒玩具",26: "洗发水瓶",27: "玻璃杯",28: "皮鞋",29: "砧板",30: "纸板箱",31: "调料瓶",32: "酒瓶",33: "金属食品罐",34: "锅",35: "食用油桶",36: "饮料瓶" 第四大类：有害垃圾/ 37: "干电池",38: "软膏",39: "过期药物"

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

垃圾分类数据集和tf代码+8G数据集