基于GPU深度学习的家用智能垃圾桶设计

作     者：李美锟 杨明夏 凌滨 Li Meikun;Yang Mingxia;Ling Bin

作者机构：东北林业大学黑龙江哈尔滨150040 

基　　金：东北林业大学消极“大学生创新创业”项目 

出 版 物：《电子测试》 (Electronic Test)

年 卷 期：2021年第32卷第1期

页      码：8-11页

摘      要：垃圾分类成为日常所需,为解决垃圾分类的问题,使投放垃圾变得更加环保高效,本文设计了基于GPU深度学习的智能垃圾桶。应用Tensorflow深度学习框架,使用GPU加速训练,并结合硬件树莓派处理垃圾的图像信息,通过单片机控制步进电机实现垃圾分类。本设计具有分类准确度高,使用简单便捷,可实现垃圾分类的清洁化、高效化、智能化。

主 题 词：智能分类垃圾桶 神经网络 GPU加速 单片机控制 

学科分类：12[管理学] 083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16520/j.cnki.1000-8519.2021.01.002

馆 藏 号：203101643...