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首页垃圾分类微信小程序的设计开发.docx
本文就提出了使用深度学习的方法对垃圾进行分类,并将学习模型转移到微信小程序上,真正的方便居民的生活。此项目主要由两大部分组成,首先基于python利用深度神经网络算法搭建图像识别算法,进而通过训练得到理想的模型,然后利用微信开发工具搭建垃圾分类微信小程序并利用训练出的模型实现垃圾分类整个系统的设计开发。
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垃圾分类微信小程序设计报告
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专 业:
1
指导教师:
目录
一、引言................ .................... ..........................................................................................3
二、项目背景................ .................... .................................................................................. 3
三、系统概述................ .................... .................................................................................. 3
总体框架图
系统流程图
算法描述
硬件环境
软件环境
三、系统模块实现................ .................... ....................................................... .............. .....9
准备数据及数据集划分
创建模型并编译
模型训练及保存
模型应用—微信小程序实现
四、系统测试................ .................... ................................................................................ 22
图像识别算法测试
垃圾分类微信小程序测试
2
一、引言
垃圾分类,指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运,从而转变成
公共资源的一系列活动的总称。分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值,力争物尽
其用;然而在日常生活中大部分人对垃圾分类还是有些不知所措的,对干垃圾、湿垃圾分
的不是很清楚,由此本文就提出了使用深度学习的方法对垃圾进行分类,并将学习模型转
移到微信小程序上,真正的方便居民的生活。此项目主要由两大部分组成,首先基于
利用深度神经网络算法搭建图像识别算法,进而通过训练得到理想的模型,然后
利用微信开发工具搭建垃圾分类微信小程序并利用训练出的模型实现垃圾分类整个系统的
设计开发。
二、项目背景
国务院办公厅转发国家发展改革委、住房城乡建设部《生活垃圾分类制度实施方案》,
部署推动生活垃圾分类工作,认为实施生活垃圾分类可以有效改善城乡环境,加快资源节
约型、环境友好型社会建设,提高新型城镇化质量和生态文明建设水平。在这一政策的推
动下,上海、北京、广州、成都等相继推行强制垃圾分类举措。
然而,分类知晓率低、分类投放准确率低、资源利用率低等“三低”问题,成为了垃圾
分类的“拦路虎”。面对生活垃圾,有的居民表示不知道怎么分,比如困惑:嗑瓜子吐的瓜
子壳是餐厨垃圾还是其他垃圾?用过的湿纸巾是可回收垃圾还是其他垃圾?所以如果出现
一个简单的微信小程序,能够随时随地通过手机拍照即可解决居民的垃圾分类困扰,方便
居民进行垃圾分类,因此,本项目就是为了解决这一问题。
三、系统概述
对于图像分类任务,当前最先进的架构是卷积神经网络。无论是面部识别、自
动驾驶还是目标检测, 均得到了广泛应用。在本项目中,针对垃圾图片识别任务,设
计了一个基于 的 卷积神经网络模型,并将模型移植到移动端
微信小程序中进行应用。
3
2.1 总体框架图
图 总体框架图
系统流程图
结合数据集的特点和任务需求,系统流程包括:准备数据、创建模型并编译、训练模
型并评估、模型存储、模型移植、微信小程序的调用。
4
训练模型系统流程如图 :
图 训练模型系统流程
微信前端及后台系统流程如图 :
5
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