基于NB-IoT的智能垃圾分类系统

• 作者: 李江南 杨皓文 胡琦瑶 陆璐
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 智能垃圾分类 RaspberryPi 深度学习 图像识别 NB-IoT 传感器
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.08.013

摘要

现有的垃圾分类主要依靠人工分辨,而很多居民因为意识不足或日常工作繁忙,往往无法仔细分类,导致垃圾分类效率低下.为了解决该问题,使垃圾分类适应快速发展的时代,文中设计并开发了具有自主识别、智能分类且可以监控垃圾桶温度、装载量、烟雾及可燃气体浓度数据指标的基于NB-IoT的智能垃圾分类系统.将利用CNN神经网络算法训练的模型数据搭载在树莓派(Raspberry Pi)上,对读取的图像进行分类检测,通过控制电机将垃圾送入其所属分类的收纳桶中.通过HC-SR04测距模块、MLX90614ESF红外测温传感器、MQ-2烟雾气敏传感器获得垃圾桶装载容量、箱体内温度与可燃气体数据,并上传至云端服务器,计算生成城市街道垃圾桶数据地图,同时对垃圾回收进行路径规划,并将处理后的数据下传至手机APP,方便管理人员使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡琦瑶	西北大学信息科学与技术学院	7	7	1.0	2.0
2	杨皓文	西北大学信息科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
3	李江南	西北大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	陆璐	湖南师范大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0