基于高职院校智能垃圾分类系统创新实践研究

随着生活废品日益增多,垃圾分类问题成为了大家广泛关注的热门话题。高职院校的学生作为祖国未来的建设者,其生活理念和生活方式严重影响着中国未来社会经济的可持续发展。本研究通过向高职院校发放问卷的方式了解学生对垃圾分类的认知及看法,并针对高职院校设计了智能垃圾分类系统,更好实现垃圾的分类和回收利用。     

基于卷积神经网络的智能分类垃圾系统设计

该设计的目的是为了提高垃圾分类的效率,更好、更准确的完成垃圾分类工作。设计利用图像分类技术和迁移学习方法,对轻量级Mobile Net卷积神经网络进行迁移学习,构建垃圾分类模型,通过不断给机器“喂数据”的机器自学习过程,提高识别准确性。测试表明,系统对相关特征比较明显的垃圾可以达到98%左右的识别准确率,达到了预期设计目标。     

基于高效的动态网络垃圾图像分类模型研究

环境问题是一个非常严峻的全球性问题,而垃圾分类是一种保护环境的有效措施。针对现有的垃圾分类网络无法根据样本分类的难易程度动态平衡计算资源和识别准确率低等问题,提出了一种高效的动态垃圾分类网络DynamicGarbageNet。该网络基于MobileNetV2设计了一种动态的轻量化主干网络,并由三个深度依次递增的子网络组成。利用迁移学习技术优化模型参数,进一步提高精度。实验结果表明,DynamicGarbageNet在华为云垃圾分类数据集上的准确率为95.7%,速度为90FPS,均高于MobileNetV2。     

基于机器视觉的机器人智能分拣实验平台开发

针对机器视觉和机器人技术设备分散和功能单一等问题,开发设计了基于机器视觉的机器人智能分拣综合实验平台。将机电传动控制、气动控制、工程光学、图像处理技术、机器人控制技术等有机融合,可开设物料传送装置拆装测绘、光学图像采集系统搭建、单片机控制系统设计、真空吸附搬运分拣气动回路设计、手眼标定与形状匹配图像处理、机器人操作控制、上位机软件开发等实验。该实验平台体现了教学设备的先进性和创新性,有利于提高学生的工程实践和创新能力。     

垃圾分类回收对城市垃圾桶造型设计的影响--以株洲市城市垃圾桶为例

在城市迅速扩张的今天,城市在发展的同时,城区配套设施的建设是保护城市环境的重要环节。而城市垃圾桶是城区配套设施建设的重中之重。在株洲创建文明城市、卫生城市的同时,城市垃圾桶在其中起到不可忽视的作用。文章通过对株洲城市垃圾桶的调研与结合国外优秀案例,对株洲市的城市垃圾桶提出改良的建议并且加以改良设计。     

基于迁移学习的扁钢缺陷智能分类算法

扁钢缺陷的智能监测与诊断对于提高扁钢质量、生产效率和相关的智能制造水平具有重要作用,将深度学习算法应用于机械工程问题具有重要意义。本文在对比了传统CNN网络以及两种基于大规模数据集ImageNet的迁移学习模型（VGG-16、DenseNet 121）的基础上,提出了一种不冻结权重、以DenseNet 121作为骨干网络的模型,并将其应用于扁钢缺陷智能分类中。实验证明,迁移学习模型,尤其是改进后的DenseNet 121模型对扁钢缺陷具有最佳的分类性能。DenseNet 121模型的分类准确率达到95%,ROC AUC得分高达0.99。     

基于太阳能的可再利用垃圾智能回收箱设计

针对现阶段垃圾分类主要依靠于人工分拣并且分类过程繁琐,设计了一种能够自动分类的智能垃圾回收箱。以STM32作为主控芯片,采用红外对射式传感器、电容式传感器和电感式接近开关检测、分析垃圾种类,以步进电机作为控制装置,利用太阳能板组建太阳能供电系统驱动系统正常运行,最后通过IC卡记录垃圾质量获取积分奖励。     

基于卷积神经网络的智能垃圾分拣车

基于卷积神经网络,设计一种智能垃圾分拣车。该分拣车以树莓派为控制核心,使用单目广角摄像头、超声波测距传感器、倾斜角度传感器获取信息,以麦克纳姆轮小车为运动载体,通过Yolo-Fastest目标检测算法和自主编写的运动反馈控制算法,实现自主路径规划、垃圾识别、垃圾抓取、垃圾分类等功能,具有简单可靠、性价比高的特点。     

基于TensorFlow的垃圾分拣机器人设计

针对人工智能相关专业深度机器学习理论与实践脱节的情况,结合市场对垃圾分拣的实际需求,设计了一款基于TensorFlow的垃圾视觉分拣机器人实验平台。实验平台硬件部分包括:NVIDIA Jetson TX2嵌入式机器学习平台、智能机械臂控制系统;软件部分基于TensorFlow深度学习框架,通过数据采集、数据标注、MobileNet SSD模型的迁移训练等若干步骤,实现了垃圾的视觉分拣。实验平台可满足深度学习、工业机器人、机器视觉等先进技术的实践教学要求,有助于提高学生的创新与实践能力。     

基于上海市垃圾分类实践的“四方合力”垃圾分类推进路径研究

上海市作为垃圾分类先行先试城市,其经验具有借鉴意义。垃圾分类涉及四方行动者——政府、基层社区、居民、市场主体,垃圾分类过程中的四方要各担其责,构建四方合力的四方行动者合作机制,发挥党建引领作用,发挥政府领导监督作用,发挥社区服务引导功能,调动居民积极参与,激活市场主体力量,共同推进生活垃圾分类工作质量和效益的提升。     

基于EfficientNet的视网膜OCT图像分类方法研究

视网膜OCT图像能够观察到眼底视网膜各层组织及其厚度,为早期眼底疾病筛查提供准确的临床依据,但现有标注样本少导致分类精度较低.针对此问题提出一种基于迁移学习的EfficientNet视网膜OCT图像分类算法.首先,对视网膜OCT图像进行数据增强与预处理操作;其次,将预训练好的EfficientNet-B3模型进行训练,再通过部分过采样和类权重的方法进行微调训练.最终分类准确率可达99.2%,表明该模型具有较高的分类识别准确率,具有一定的临床指导意义.     

多参数约束的垃圾分类激励模型

提出垃圾处理收费标准,生活垃圾分类行为的数学模型,使用数学推导,得出政府垃圾管理收入,居民分类垃圾收支情况与垃圾分类的质量的函数关系,基于线性约束,调整参数p,使得政府管理收入与居民收入均与分类垃圾的质量成正比;基于贝叶斯纳什均衡,通过对有无意愿分类生活垃圾的人的信念的分析,找到有无意愿的人的纳什平衡点,调整参数a,c,不同程度上激励有无意愿的人趋向于分类垃圾;通过多情况讨论,约束参数h,并论证在每一种情况中,有无意愿分类生活垃圾的人均会趋向于分类垃圾。通过带入部分现实中的数据,结合题目中的垃圾分类目标,估算出参数c,得出结论。     

基于分层抽样的垃圾减量分类效果研究

针对垃圾减量分类过程中基础数据分项及颗粒度是否足够等问题进行理论的探讨,综合利用了分层抽样、回归分析等方法,得出了深圳市垃圾减量分类活动的效果.参考台湾的垃圾减量分类措施,建立干预分析模型.通过预测未来深圳5年的人口变化以及城市生活垃圾人均日清运量得到深圳市垃圾减量分类后的最好结果与最坏结果.建议政府加强垃圾分类的推行力度并增加垃圾分类宣传推广的投入.     

基于迁移学习的有毒水母分类方法研究

水母是海洋中常见的浮游生物,许多水母能够释放剧毒,十分凶险。可以利用神经网络模型来分辨水母的危险程度,为了达到必要的识别精度,需要大量的水母图像数据样本。水下拍摄水母较为困难,所以可以获得的水母图像非常有限;另外,利用大规模数据训练网络模型需要耗费大量时间,往往还需要有昂贵的机器支持。本文针对以上问题,提出了两种基于迁移学习的方法,该方法利用图像特征之间的相关性,将预训练模型的输出聚合为水母的识别种类。实验证明,针对微小规模数据集,本文的第二种方法相较于其他方法具有较高的训练效率,在较短时间内就能达到较为理想的精确度。     

“生活垃圾分类处理的必要性”一课的教学设计

1教材分析本节课是在学生认识到我们应该从自身做起,真正保护生物圈,保护我们所生活的环境的基础上,开展学生探究性活动。通过以城市绿色生活为主题的研究性学习,让学生亲身感受日常生活中环保点滴,如生活垃圾分类处理,实现学生由认知水平上升到实践水平。     

基于WiFi的新型智能垃圾桶设计

随着社会的高速发展,普通垃圾桶在设计上已经很难满足现代人的需求,有必要对传统垃圾桶进行升级,以满足人们日益增长的物质生活需求。使用51单片机、红外感应系统、无线WiFi算法等设计一种多功能新型智能垃圾桶,在提升垃圾桶利用率的同时,因其在城市中道路的普及率,加入WiFi等功能,实现城区WiFi全覆盖、垃圾溢满及时清理等一系列功能。通过对多功能新型智能垃圾桶的分析,发现其能有效提升城市垃圾清理效率与该区域WiFi覆盖率。     

初中化学垃圾分类项目式学习设计

垃圾分类是与化学密切相关的社会热点问题,垃圾分类的项目式学习让学生在项目式学习中通过了解垃圾影响环境情况、亲身参与垃圾分类回收、给县长写信提出建议、梳理化学核心知识、探究金属的回收流程、展示项目学习成果,提升化学学科核心素养,初步形成参与社会决策的意识。     

“保护生物圈,从垃圾分类做起”项目式教学设计

以“保护生物圈,从垃圾分类做起”为例,渗透项目学习教学策略,通过社区走访调查垃圾分类现状、自制垃圾分类模拟教具、探究实验和一系列活动帮助学生理解垃圾分类方法和垃圾分类处理的必要性,同时增强垃圾分类意识和保护环境的社会责任。     

垃圾短信分类方式的探讨

分析了垃圾短信的特点、形成原因和危害,探讨了过滤垃圾短信的分类方法,指出开发出更加有效的分类方法是目前研究者工作的重点。     

基于生活垃圾分类问题的高中地理教学思考

采用案例分析法剖析生活垃圾分类问题与地理教学的联系,挖掘其与地理教学内容中涉及的环境问题、渗透的人地协调观等的关系。在生活垃圾分类问题的基础上,运用问题式教学引导学生明确环境问题的严峻性,培育人地协调观。