摘要：为了响应国家垃圾分类政策,实现生活垃圾在源头上得到分类处理,减少对环境的污染,同时实现资源的再回收利用,设计了基于MCGS触摸屏的智能分类垃圾箱控制系统。智能分类垃圾桶采取三层结构,上层为控制单元、中层为自动投放装置、下层为四格垃圾分类箱,能够满足四类垃圾的分类投放;控制系统包括MCGS触摸屏、PLC控制器、投放口关合垃圾自动投放装置以及红外线满载检测,采用顺序逻辑控制方法对控制程序进行设计,并设计了6个组态画面;最后利用RS485通信线建立通信,将MCGS触摸屏、西门子PLC和红外检测有机结合。结果表明:该控制系统可以实现垃圾的自动投放、分类知识宣传、满载检测提示等功能,提供四类垃圾的分类选择提示,操作方便,直观生动,能够满足社会对智能垃圾箱的需要。所提设计对智能分类垃圾箱的开发具有一定的实践借鉴意义。

摘要：针对当前垃圾分类效率低、回收利用率低、污染严重的问题,为了加强垃圾管理,创造优美、舒适的环境,采用STM32单片机作为核心控制器,结合K20图像识别系统、光敏电阻、太阳能发电板、蓄电池和OV5642摄像头等组件,利用MX-YOLOv3平台,设计了一款具有投放、垃圾分类、储电照明功能且可以移动的智慧垃圾箱,可广泛使用于学校、小区、城市街道、景区等多种场所,旨在提高垃圾分类效率,促进资源回收,减少环境污染。

摘要：在城市化过程中,垃圾箱分布不合理、城市垃圾量骤增、分类错误等问题日渐凸显,智能垃圾箱的研发为解决上述问题提供可能。文章对web of science核心数据库、中国知网数据库中近20年来智能垃圾箱的国内外相关文献进行梳理,归纳其研究热点主要在于四方面:一是回收管理和材料收集的动态优化;二是循环利用方案设计纳入居民的参与度与接受度;三是产品语意学概念和以合适的奖惩机制引导正确投放;四是智能垃圾分类研究偏向单片机、红外探测、无线接收,利用卷积神经网络配合机械臂完成分拣作业。在此基础上,文章根据研究热点趋势提出具有适用性、持续性和引导性的设计建议。

摘要：本文设计了一种基于单片机的物联网智能垃圾箱及调度系统,以STM32F103为主控芯片,由人体传感器(红外线检测模块)、超声波探测模块、WiFi模块(ESP8266模块)、0.96寸OLED显示屏、电机及太阳能充电板等组成。使用Keil、MySQL及Python程序编写;当人手靠近垃圾箱时,垃圾箱盖自动打开,而后检测垃圾桶容量与电量并发送至云端服务器进行数据分析,计算出垃圾桶的剩余使用时间以及规划路线,并在网页显示。

摘要：医疗垃圾中存在大量的病毒和细菌,为解决医疗垃圾源头智能分类问题,开发了基于机器视觉和Delta机构的智能分拣平台样机,并提出一种三阶段的多目标医疗垃圾识别分拣(medical waste recognition-indexes-sorting,MWRIS)算法。第1阶段提出数据增强扩容的IE-YOLOv4算法建立起医疗垃圾识别模型,与Faster R-CNN、RetinaNet、CenterNet等5种模型比较;第2阶段索引分类模型用于管理分类规则;第3阶段定位分拣算法指导目标定位分拣。在集成了MWRIS算法的分拣样机上,采集14种,2217张医疗样本图像,完成医疗垃圾分拣实验。结果表明,使用IE-YOLOv4的MWRIS算法对医疗垃圾识别准确率显著提升至99.30%,分拣实验对目标定位准确率达到96.17%,最终分类正确率为86.67%,验证了多目标医疗垃圾识别分拣系统的有效性。

摘要：针对当前市场未能做到低成本进行多目标垃圾分类的痛点,拟设计一种具有多目标分类功能的智能垃圾箱,采用一种稳定性强的机械结构弥补这一缺陷。本智能垃圾箱主要由识别装置、输送装置、投放装置和容纳装置组成,通过输送装置将多个目标垃圾分开,并通过投放装置将目标垃圾逐一投入容纳装置中。本装置实现了对单个垃圾和多个垃圾识别并分类的功能。上述机械结构采用模块化设计,易拆卸、更换零部件,具有较高稳定性。

摘要：针对当前城市垃圾分类效率低、成本高、产出小的痛点,拟设计一种高效的多目标分类智能垃圾箱。该装置包括图像模块、语音模块、显示模块、控制模块、电源模块和满载检测模块。通过图像模块实现对目标垃圾的识别;通过语音模块播报目标垃圾种类并可进行英文跟读;通过显示模块在高亮显示屏上显示目标中英文翻译和播放垃圾分类宣传片;通过控制模块将目标垃圾投入对于容纳桶中;通过满载检测模块对容纳桶内剩余空间进行实时监测[1]。本装置实现了多目标分类、播放垃圾分类宣传片和满容量检测等功能[2],具有一定的示教作用,且能够提高居民垃圾分类意识,解决了现有智能垃圾箱功能单一、难以做到低成本地对多个目标垃圾识别并分类的缺点[3]。在提倡可持续发展趋势下,对于城市垃圾处理[4]的卡脖子问题,提供了一种可行的解决方案。

摘要：在当今空前重视环保的背景下,垃圾分类具有十分重大的实践意义,如何高效地对垃圾进行分类已经成为人们追求的目标。本文通过RFID射频识别技术、ZigBee无线通信技术开发一种综合识别垃圾袋标签、智能称重、温度测量和线上积分兑换的多功能智能垃圾分类系统。该系统旨在实现居民从领取垃圾袋并自行分类垃圾,到识别垃圾袋标签并准确无误投放垃圾,再到获得积分奖励并兑换奖品的完整流程,充分调动每个住户垃圾分类的积极性,增强住户的垃圾分类意识。

摘要：目的针对传统机器视觉网络模型存在的参数量大、效率低、落地难等问题,设计一种更高效的基于轻量级网络模型的垃圾自动分类系统。方法结构的创新设计可实现4种占比不同的垃圾分类存储和垃圾箱工作模式的自动切换。利用STM32控制机构的电机和多种传感器,与树莓派4B串口通信实现垃圾分类投放,采用云服务器实现小程序端物联网通信,提高管理效率。采用MobileViT轻量级模型在自建数据集上训练,并结合迁移学习,提高模型的训练速度和准确率,与主流模型对比,并验证其可行性。结果MobileViT模型的准确率可以达到98.01%,实际测试平均单张图像的推理时间为17.8 ms,模型参数量仅为5.6×106;在与轻量化网络MobileNetV3参数量相近的情况下,准确率高出9.25%,各性能指标优于传统ResNet50、AlexNet模型。结论基于MobileViT轻量级视觉模型的垃圾自动分类系统设计能够更高效地完成垃圾自动分类任务,模型精度和速度满足实际需求,对垃圾分类领域边缘设备非常友好。

摘要：针对于目前城市街道垃圾箱分布不均以及因垃圾箱清理不及时而引起的垃圾箱满溢,污染环境的现状,我们设计了一种基于物联网技术的智能垃圾箱管理系统,系统设计主要分为硬件部分和软件部分两部分,硬件部分设计主要涉及红外感应模块、超声波探测模块、火灾报警模块、核心处理模块、太阳能蓄电模块、电机驱动模块的相关设计,系统的软件设计主要涉及了PC管理终端、的Android客户端以及云端的相关设计,主要实现的功能分别有垃圾箱自动开盖、垃圾箱满溢提醒、垃圾箱火灾报警功能以及太阳能供电功能,系统设计的主要目的是为了改善城市街道面貌,对城市垃圾箱形成更加系统、智能化的管理,为垃圾箱的使用者提供更大便利,本系统应用范围广泛,具有良好的环境保护作用,同时也能够产生较好的经济效益。