《基于图像识别的垃圾分类应用》软件项目组织与管理课程设计

摘要

目前垃圾处理的主要方法有露天堆放、卫生填埋、焚烧、堆肥，这些传统的垃圾处理方式，释放出大量有害物质严重污染环境、危害生物和人类的生存空间。垃圾分类收集可以减少垃圾处理量和处理设备，降低处理成本，减少土地资源的消耗，具有社会、经济、生态三方面的效益。目前生活垃圾分类标准一般可以分成以下四类，分别是可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾，而且每个类别下又包含若干子类别，种类繁多且十分复杂。因此，如何实现垃圾自动识别分类已然变成急于解决的首要问题。早期，国内外学者们只是将经典的图像分类算法应用于垃圾图像分类中，但是这种方法需要手动获取图像的部分特征，例如：形状、颜色、纹理等，再利用分类器识别。随着卷积神经网络的迅速发展，深度学习的相关算法被应用于机器视觉、模式识别等领域。在国内，2019年，华为通过举办垃圾图像分类竞赛组建了容量为一万多张的数据集，进而加快此领域的发展速度。国外方面，2012年， AlexNet获得了ImageNet图像分类竞赛的第一名，这也表示深度学习在图像领域的迅猛发展。随后，GoogleNet、VGGNet、ResNet等算法提高了图像识别分类的准确度，同时在人脸识别、车辆检测等多个领域取得了很好的应用效果，而垃圾识别分类在深度学习算法的帮助下也获得了很大的突破。

就我国发展情况而言还处于初期阶段，目前使用的图像分类算法还没有很好的应用于垃圾处理相关领域，所以，我决定做一个基于图像识别的垃圾分类应用，实现本地上传需要识别的垃圾图片，在云端首先识别出垃圾图片中物品的类别（比如易拉罐、果皮等），然后查询垃圾分类规则&#x

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