一种基于Jetson Nano深度学习的生活垃圾智能分类桶

作     者：应宇航 任泰安 李伟 蔡涛 葛文琪 聂梦龙 YING Yu-hang;REN Tai-an;LI Wei;CAI Tao;GE Wen-qi;NIE Meng-long

作者机构：合肥工业大学汽车与交通工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学本科生院工程素质教育中心安徽合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助(JZ2021HGTA0157 JZ2020HGQA0174) 

出 版 物：《计算技术与自动化》 (Computing Technology and Automation)

年 卷 期：2023年第42卷第2期

页      码：151-157页

摘      要：长期以来,垃圾处理往往伴随着巨大的资源浪费和环境污染,尽管我国已经出台相关垃圾分类政策,但由于人工分类成本高、分类效率低下等一系列问题,该类政策难以大规模推行。据此,提出了一种以单片机(single chiped microcomputer,SCM)为基础,围绕Jetson Nano为核心设计的生活垃圾智能分类桶。其图像识别基于深度学习设计,通过上位机和摄像头判断投入垃圾桶的垃圾类型,将分析得到的数据传递给下位机;下位机通过控制二维云台进行垃圾分类投放;采用红外测距模块进行满载检测,并在APP界面内进行满溢警报,从而完成了类型识别、分类投放、满溢检测、满载报警的完整过程,实现了生活垃圾自动分类。该装置经实测工作稳定,并有内置的学习函数保障其续航能力,具有很强的实用性。

主 题 词：Jetson Nano 深度学习 垃圾分类 智能垃圾桶 物联网 嵌入式系统 光伏发电 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202302027

馆 藏 号：203122394...