智领未来基于AI的智能垃圾分类系统对环境保护的代码示例

智领未来的基于AI的智能垃圾分类系统通常会利用深度学习技术，比如卷积神经网络（CNN）来识别垃圾图片。以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Keras库构建一个基本的图像分类模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型结构
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))  # 输入尺寸假设为64x64 RGB图像
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())  # 将二维张量展平成一维向量
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))  # 全连接层
model.add(Dense(units=4, activation='softmax'))  # 4个类别对应4个垃圾类别

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用训练数据训练模型
# train_data, train_labels, val_data, val_labels = ...  # 获取预处理好的训练和验证数据
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

# 预测新样本
# image_to_classify = ...  # 新的待分类垃圾图片
# prediction = model.predict(image_to_classify)

这只是一个基础示例，实际应用中需要大量的标注数据、数据增强以及更复杂的模型架构。此外，为了部署到实时分类，还需要将模型集成到边缘设备或者云端服务，并配合物联网技术收集和传输垃圾图片。