基于树莓派的垃圾识别系统开题报告

1. 研究目的与意义

随着社会的快速发展，人们不仅在科学技术方面有着飞一般的进步，在衣食住行方面也有着质的提高。

伴随着人们在生产生活方面快速发展的同时，产生的废品垃圾也随之增多，垃圾堆积不仅对环境有所污染，对我们宝贵的土地也是一种浪费。

如若对垃圾进行规范的分类，将可回收的垃圾进行有效的回收，这样可以减少对土地资源的浪费，有效的保护环境，减少对环境的污染，还可以节约资源，减少不必要的浪费。

2. 课题关键问题和重难点

1.准确理解课题要求，确定系统的大致框架。

2.垃圾分类技术的研究是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，其包括多个学科的专业知识，如图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识。

要对各专业的知识进行充分的了解，需要花费一定的时间精力。

3. 国内外研究现状（文献综述）

在国内，用深度学习方法进行垃圾图像分类，国内基本属于刚起步阶段。

由于垃圾的形状以及颜色变化较大，不容易手动提取类别特征，算法的识别精度不高，速度也不能满足生产现场嵌入式设备的实时性要求。

本文的工作目标是将深度学习方法用于垃圾图像识别的领域，开发垃圾分类中准确率高，速度快的深度学习算法，以利于设备快速分拣垃圾，提高效率，并降低人工成本。

4. 研究方案

垃圾分类技术的研究是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，其包括多个学科的专业知识，如图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识。

在垃圾分类技术研究的领域中，目前主要有几种研究的方向，如：一种是根据垃圾特征统计学的识别方法，其主要有特征方法以及隐马尔科夫模型（hmm ，hidden markov model）方法等；另一种垃圾分类方法是关于连接机制的，主要有人工神经网络（ann，artifical neuralnetwork）方法和支持向量机（svm，support vector machine）方法等；还有一个就是综合多种识别方式的方法。

针对目前垃圾分类系统存在操作不够便利、智能化程度低、成本高等问题，本课题利用垃圾分类技术以及嵌入式技术，搭建一套能够惠及各个小型场合的垃圾分类系统。

5. 工作计划

针对目前垃圾分类系统存在操作不够便利、智能化程度低、成本高等问题，本课题利用垃圾分类技术以及嵌入式技术，搭建一套能够惠及各个小型场合的垃圾分类系统。

结合系统所采用的技术，本课题的主要研究工作如下： 1.在前期资料收集准备阶段，研究垃圾分类技术国内外现状，分析当前垃圾系分类统所存在的问题，明确如何设计才能满足当前垃圾识别系统。

2. 一切框架知识准备就绪后，开始pc平台完成系统的设计与实现，但是对于pc平台完成系统的设计与实现，因为资源的有限性要求，所以要对垃圾分类的相关技术有一定的深入理解。