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北京市西城区广安门
内广义街5号广益大厦
大赛作品详情

作品名称:火眼金睛——一种基于YOLOv5的生活垃圾分拣系统
学校名称:大连海洋大学
参赛队伍:火眼金睛
队伍编号:223314
参赛学生:朱书志 李东霖 沈旭东 孙琨鹏  
指导老师:贾华 蔡卫国  
投票日期:2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

本项目通过结合深度学习与机器视觉技术,采用YOLOv5目标检测算法,构建高效、智能的生活垃圾分类系统,具有以下意义:

  1. 减少污染,改善生态环境:传统混合垃圾处理方式(填埋、焚烧)导致土壤重金属污染、温室气体(甲烷、二噁英)排放等问题。通过精准分类,可提升可回收物利用率20%,减少垃圾填埋量,降低环境污染风险。  
  2. 促进资源循环利用:中国每年因垃圾误分类导致的可回收物损失超3000亿元(再生资源协会数据)。本系统可提高塑料、金属、纸张等再生资源回收率,推动循环经济发展。  
  3. 提升垃圾分类效率,降低人工负担:当前人工分拣准确率较低,且面临劳动力短缺问题。本系统可实现90%以上的自动分类准确率,缓解环卫工人压力。  
  4. 降低垃圾处理成本:人工分拣成本占垃圾处理总成本的50%以上,本系统可减少运营支出,提升市政管理效率。  
  5. 优化YOLOv5在垃圾分类场景的适应性:通过注意力机制、数据增强、锚框聚类等改进,提升模型在复杂环境(遮挡、光照变化)下的鲁棒性,为行业提供技术参考。

    项目创新点包括:
  6. 体积小,操作简单,可以用于家庭,社区,街道,公共场所等多种场景;
  7. 在树莓派部署YOLOv5模型,实现操控系统自动化管理;
  8. 针对垃圾分拣场景对YOLOv5进行深度优化,如进行多特征融合识别,包括垃圾的外观特征和材质特征,解决传统视觉模型对相似外观垃圾的误判问题。
综上所述,生活垃圾的有效回收依赖于对其进行准确分类,但种类繁多使得民众难以仅凭记忆正确分类。因此,利用深度学习技术研发一套生活垃圾自动分拣系统,不仅有助于解决分类难题,还能提升分类效率,对垃圾分类工作具有重要意义。
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