-
基于“树莓派”的智能垃圾分类系统设计与实现
针对城市生活垃圾前端分类效率低下、人工依赖度高的行业痛点 , 融合机器视觉与嵌入式控制技术 ,构建智能垃圾分类系统解决方案。以树莓派4B为核心计算平台 ,搭建包含图像采集、目标检测、机电控制与状态监测的硬件架构 ,采用YOLOv5S目标检测算法实现可回收物、有害垃圾、厨余垃圾及其他垃圾四分类识别 。系统集成超声波测距与压力传感技术实现垃圾桶满溢检测 ,结合模糊控制算法优化机电执行逻辑 。经1 200 h连续运行测试 , 复杂场景分类准确率达91. 2% ,误报率控制在1. 8%以内 。研究成果为中小型社区、校园等场景提供了高可靠性智能化垃圾分类解决方案 ,对推动垃圾分类技术工程化应用具有一定的参考价值。
