基于卷积神经网络的光伏供电智能垃圾分类系统设计

• 作者: 王鹏 邱佳汇 韦楚钒 金泓 邹祥祥
• 来源期刊: 电子世界
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 172-173
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

针对国人对垃圾类别无法正确判断并投放,设计了基于卷积神经网络的物联网光伏供电智能垃圾分类系统.其基于OpenCV框架下检测待识别物体,采用卷积神经网络算法训练出来的模型精准度近似可达99％,精确率和召回率的调和平均数无限逼近于1,在垃圾分类识别问题中有良好的优越性.本系统内置5G通讯模块,通过物联网技术可实时将系统收集到的数据传输给客户终端,进而将数据可视化,结合大数据将区域内居民投放垃圾的情况形成用户画像,指导市场行为,实现垃圾分类、控制与分析的智能化.同时,该系统使用太阳能光伏供电,相较于现有的充电式智能垃圾分类垃圾桶,本文设计的垃圾分类系统使用太阳能与市电双供电系统更加节能环保.