基于机器视觉的垃圾分类系统的设计

• 作者: 张兵 蔡永超 杨杰 卓杰 杜颖
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 垃圾分类 Jetson Nano YOLOv5s WH-NB73模块 STM32 满箱报警
• 年，卷（期）: 2022,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究-智能处理与应用
• 页码范围: 59-61
• 页数: 2页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.07.017

摘要

设计了一种可以帮助用户进行垃圾分类的智能系统，可用于家庭、商场、学校等公共场合。以STM32F407为主控模块，使用YOLOv5s算法在英伟达Jetson Nano上实现垃圾识别和本地分类，舵机将垃圾投至对应垃圾桶；然后通过NB-IoT无线传输给管理者，手机端提示垃圾满箱及垃圾箱异常情况。结果表明，测试系统垃圾识别率达到98%，分类效果良好。