摘要：本研究旨在开发一种基于TensorFlow的深度学习应用程序,该应用程序通过OpenCV图像处理检测垃圾中的垃圾类型。为了提供最有效的方法,本研究对众所周知的深度卷积神经网络体系结构进行了实验。经测试Inception-v4的准确率要优于其他同类模型。本研究的模型是经过精心优化的深度卷积神经网络体系结构,用于对选定的可回收对象类别进行分类,其数据将通过STM32硬件端进行分析进而控制整个垃圾分类系统。

摘要：基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过摄像头采集用户的手势图像并提取手势命令,转换为机械手舵机的控制命令并通过无线蓝牙发送至机械手控制单元,实现视觉手势对机械手的远程控制,使操作简洁化。机械手端则由两个STM32协同进行控制。符合低龄儿童启蒙期的学习智商,帮助低龄儿童学习,娱乐,启蒙教育。从小培养儿童的学习积极性。