基于YOLOv8的智能垃圾分类回收系统

传统垃圾回分类收采用人工方式进行，存在分类不彻底、资源浪费、环境污染、效率低下这类问题，随着人工智能技术不断发展，智能垃圾分类回收系统适时出现，提高了垃圾分类回收的精准程度以及工作效能，还可增进公众的环保观念。
本项目为基于YOLOv8的智能垃圾分类回收系统，主要涉及垃圾识别、垃圾分类和垃圾回收等方面。系统采用先进的目标检测技术YOLOv8算法，能够精准识别各种垃圾并自动分类。同时，通过实时监控和自动控制垃圾桶的开合，优化了垃圾投放的便捷性和管理的智能化水平，提升了居民的参与积极性和分类意识，实现了精细化管理。系统整体架构遵循客户端/服务端模式，客户端采用Qt框架构建图形用户界面，服务端基于Linux内核构建，在Ubuntu 16.04环境下运用C++语言开发，并结合MySQL数据库完成数据存储与处理。此外，系统还集成了STM32F103C8T6，通过对四个不同类型垃圾桶的开盖和关闭进行控制，实现了自动化的垃圾分类处理。该系统的应用让资源回收利用更加高效，使城市环境更加清洁，推动了社会的可持续发展。

项目所需要点
硬件设备：需要配备支持YOLOv8算法运行的计算设备（如嵌入式系统、智能摄像头等）、STM32F103C8T6控制器、四个不同类型垃圾桶及其配套的开合装置。
软件环境：客户端需基于Qt框架构建图形用户界面；服务端需在Ubuntu 16.04环境下，运用C++语言开发，并结合MySQL数据库完成数据存储与处理。
算法模型：需预先训练好YOLOv8模型，使其能够准确识别各种垃圾类型。
网络通信：客户端与服务端之间需建立稳定的网络通信，确保数据的实时传输。
用户交互：设计简洁直观的图形用户界面，方便居民操作和查看垃圾分类信息。
项目难点及实现
YOLOv8算法的优化与部署：由于YOLOv8算法计算量较大，需要在有限的硬件资源下进行优化，以确保系统的实时性和准确性。通过模型剪枝、量化等技术，降低模型的计算复杂度，同时保证识别精度。
STM32与垃圾桶控制的集成：实现STM32F103C8T6对垃圾桶开合的精确控制，需要精确的电机驱动和传感器反馈机制。通过编写高效的控制程序，结合传感器数据，实现垃圾桶的自动开合，并确保操作的稳定性和安全性。
客户端与服务端的通信与同步：客户端与服务端之间的数据传输需要保证实时性和准确性，避免数据丢失或延迟。采用高效的通信协议（如TCP/IP）和数据同步机制，确保客户端显示的信息与服务端数据一致。
用户引导与教育：提升居民的垃圾分类意识和参与度是项目的重要目标之一。通过在客户端界面提供详细的垃圾分类指南和操作说明，结合社区宣传和教育活动，引导居民正确使用系统，提高垃圾分类的准确率。