基于YOLO v5模型的非住宅区自动垃圾分类箱设计

作     者：王文胜 年诚旭 张超 阎如鹏 吴鑫全 张歆博 WANG Wensheng;NIAN Chengxu;ZHANG Chao;YAN Rupeng;WU Xinquan;ZHANG Xinbo

作者机构：北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学自动化学院北京100192 

基　　金：北京市科技计划项目(Z191100001419009) 

出 版 物：《环境工程》 (Environmental Engineering)

年 卷 期：2022年第40卷第3期

页      码：159-165页

摘      要：提出了一种基于YOLO v5模型的自动垃圾分类箱设计,应用于非住宅区的公共场所(如火车站、公交站、商场、校园等)。垃圾箱设计有4个垃圾桶,以2行2列摆放,中间为转轴,可带动轴上方的垃圾临时存储抽屉转动。采用单目摄像头采集视频图像,以英伟达Jetson nano嵌入式芯片作为上位机主控芯片,利用YOLO v5深度学习模型进行垃圾的自动提取与识别,并将上位机识别结果信息通过串口发送至下位机Arduino控制板,Arduino控制板控制舵机带动垃圾临时储存抽屉开口转动到相应的垃圾桶上方,从而控制升降台倾倒垃圾,完成垃圾自动分类。测试结果表明:垃圾识别结果稳定可靠,准确率可达到93%,能够实现垃圾自动分类。

主 题 词：垃圾分类 YOLO v5 目标识别 深度学习 

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] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13205/j.hjgc.202203024

馆 藏 号：203109659...