智领未来基于AI的智能垃圾分类系统对环境保护的代码实例，想要一段一段的代码

智领未来的智能垃圾分类系统通常会涉及到深度学习、计算机视觉以及物联网技术。以下是一个简单的基于Python的代码示例，使用了TensorFlow库来进行图像识别，并结合垃圾分类模型：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

# 加载预训练的ResNet50模型，用于特征提取
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

# 定义模型分类函数
def classify_garbage(image_path):
    # 加载图片并调整尺寸
    img = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img_array = img_to_array(img)
    img_array = tf.expand_dims(img_array, axis=0)  # 添加批次维度

    # 预处理输入数据
    x = model.predict(img_array)
    # 使用softmax层预测类别概率
    probabilities = tf.nn.softmax(x)

    # 获取最高置信度的类别和对应概率
    top_prediction = probabilities[0].argsort()[-5:][::-1]  # 取前五个可能性最高的类别
    most_likely_category = top_prediction[0]

    return most_likely_category, probabilities[top_prediction]

# 示例使用
image_path = 'garbage_image.jpg'
category, confidence = classify_garbage(image_path)
print(f"最可能的垃圾类别: {category}, 置信度: {confidence*100}%")

这只是一个基础的示例，实际应用中还需要将模型训练、数据集加载、用户界面设计、垃圾分类数据库整合等步骤结合起来。同时，为了环保，也需要考虑系统的能耗和资源管理。