pytorch环境下，使用Resnet网络开发的垃圾分类系统，包含数据集，测试集，和测试结果。分类数据包含（电池、塑料瓶、蔬菜、香烟、易拉罐） 分类准确度达到了96%

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管理员和用户两个角色。 管理员可以编辑垃圾分类信息、用户信息(登录名及密码)，处理投诉、报修信息。 用户添加图片可识别垃圾，显示垃圾名称种类以及相关信息、查看投放地点，投诉（如乱丢垃圾），报修。 登录界面图形验证码。

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基于Pytorch框架自定义7层卷积神经网络模型实现垃圾分类系统源码+数据集+项目说明（人工智能期末作业）.zip 垃圾分类 实验要求： 利用深度学习模型完成垃圾分类 图片数据集来源：https://momodel.cn/explore/5d411ace1afd9427c236eab5?type=dataset Result： 使用 PyTorch 自定义 7 层卷积神经网络加 2 层全连接层的分类模型

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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

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

第一章 绪 论 1 第二章 相关技术介绍 4 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 3.5系统用例图 3.6数据流程图 3.7数据字典 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 4.2系统总体结构图 4.2.1总体结构图 4.2.2后端结构图 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 4.3.2数据库逻辑结构设计 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 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 25 5.6答题功能实现 27 第六章 系统测试 30 6.1 测试目的 30 6.2系统测试的范围 30 6.3测试方法 30 6.4系统的功能测试 30 6.5测试结果分析 30 第七章 结束语 36 参考文献 37 致 谢 38 附 录 39

详细需求描述 （请列举实现的功能点，功能点尽可能的简短并能有效反馈出需求，切勿长篇大论叙述逻辑，技术人员通过功能点来规划交互逻辑和设计界面，界面交互不接受定制，以技术人员自己设计的为主） 垃圾分类小程序 垃圾分类查询（拍照图片搜索 语音输入搜索 文字搜索） 个人信息登录注册查询 垃圾分类小知识答题功能 文章浏览及评论 浏览历史记录 清楚缓存 意见反馈