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

摘 要 本论文主要论述了如何使用JAVA语言开发一个垃圾分类网站 ，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述垃圾分类网站的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。 垃圾分类网站的主要使用者分为管理员和用户、垃圾分类管理员，实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、垃圾分类管理员管理、垃圾分类管理、垃圾类型管理、垃圾图谱管理、系统管理，垃圾分类管理员；首页、个人中心、用户管理、垃圾分类管理员管理、垃圾分类管理、垃圾类型管理、垃圾图谱管理，用户前台；首页、垃圾分类、垃圾图谱、个人中心、后台管理等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个垃圾分类网站信息管理的过程得以实现。 本系统的使用可以实现本垃圾分类网站管理的信息化，可以方便管理员进行更加方便快捷的管理，可以提高管理人员的工作效率。 关键词：垃圾分类网站 JAVA语言；MYSQL数据库；Spring?Boot框架

23年比赛要求： 初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾主要包括：（1）有害垃圾： 电池（1 号、2 号、5 号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小 号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小； （4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。 决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过 150 克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

安卓期末的大作业，一款垃圾分类app。提供运行演示、学习心得、操作手册、答辩ppt。

按照工训赛垃圾分类要求设计的基于USART HMI 陶晶驰串口屏 可调节设备型号，有宣传视频，垃圾分类，满载报警，自动计数加一，音量调节，亮度调节等功能，完全符合工训赛比赛要求，可直接实用。

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

校园垃圾分类管理系统 角色:用户，片区管理员，管理员 用户用户信息，查询垃圾分类，垃圾站点查询，积分商城，查询公告，预约回收 用户基本信息:修改信息.积分查询 查询垃圾分类:查询垃圾属于哪种 垃圾站点查询:查询垃圾站点信息 积分商城用户功能:商品查询，商品兑换，订单 (预约回收:查询可回收东西，提交预约回收订单(完成获得积分) 查询公告 片区管理员:管理员信息、垃圾站点管理，预约信息管理 管理员信息:修改信息 垃圾站点管理:清运垃圾(可以设置垃圾站点已满或者可用)，垃圾站点信息管理 预约信息管理:处理预约回收订单 查询公告 (管理员:积分商城，角色管理)。系统配置.预约回收管理.公告管理

图片来源于生活场景，总共40个类别，数量14000+；可用于训练垃圾分类网络，用于识别城市垃圾

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%