运用jetson nano 和 arduino mega 复刻版智能分类垃圾桶，3d模型是sw2022，yolov5的环境配置好可直接在电脑上运行，滑台是套用的3d打印机

1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

这个是本人读书期间课程的结题作业，利用离散小波变换（DWT）提取波恩Bonn脑电数据的时频域特征，训练支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），进行数据的二分类。 除此之外，报告也对一些基本的概念进行了介绍，算是一篇普及类的小报告吧，研究深度一般，里面有MATLAB实现的完整程序，希望能给各位带来一点入门的作用。 适合小白等刚刚进入人工智能领域的人员，研究深度一般。

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任务书 选 题 背 景 及 目 的 该创新源于每天倒垃圾时要把垃圾分类，而垃圾有时会混在一起，无法方便地分类，造成一些可再利用的垃圾无法进行分类回收，造成资源的浪费。因此，老百姓期待新型垃圾回收办法的实施。因此，我们应该寻求一种简单的、快捷的垃圾分类方式。由此引发我设计这一款智能分类垃圾箱来解决这一问题。 此外，在部队中也需要对垃圾进行分类，避免一些金属物品，例如子弹、手榴弹等金属物与其他垃圾混同扔掉，造成危害。 本课题设计了一个可以自行智能分类的智能垃圾桶，来帮助人们解决倒垃圾要人工分类的难题。该智能分类垃圾桶内置2个不同种类的垃圾桶，来帮助人们分类。垃圾通过投放口进入垃圾箱，经滑入检测电路检测到时，开始进行金属和非金属的检测。系统来判断垃圾应归为哪一种，然后把垃圾送到自动分拣系统，分拣系统通过挡板将垃圾送入指定垃圾仓，垃圾口自动打开，垃圾进入垃圾仓。 该款智能分类垃圾箱将传统的人工分类垃圾转变为智能化，由专门的系统负责分拣垃圾，这样的做法将大大地减少人工垃圾分类需要的大量的人力、物力，不让垃圾分类再成为令人头疼的问题，而是如此简单、如此便利，减少了人们倒垃圾的负担。 该项目可以对

数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。 数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。数据挖掘与机器学习课程设计-观赏型花卉的智能分类识别系统源码+训练好的模型，已获老师指导通过的高分项目。

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