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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
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

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:

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。
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。
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。
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。
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：
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；
在树莓派部署YOLOv5模型，实现操控系统自动化管理；
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。