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基于YOLOv8的智能垃圾分类回收系统

2025-06-27 01:09:11
行业:企业内部管理
载体:嵌入式软件
技术:C、C++、Python

业务背景

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。

功能介绍

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。

项目实现

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。

示例图片视频


lucky
30天前活跃
方向: 后端-C++、桌面端-Qt、
交付率:100.00%
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