- 本设计使用目标检测识别进行分类垃圾以代替传统的人工分类。本设计旨在用前沿的YOLOv3模型去实现准确的垃圾识别。设计中的模型利用Anaconda搭建环境变量，并在Pycharm软件上运行模型。YOLOv3模型实验所需的数据集来自华为云人工智能大赛提供的垃圾分类数据集，共有44种垃圾类别，图片数为1.9万张。经测试发现YOLOv3模型能够快速而又准确地识别出44种垃圾，随后通过蓝牙发出信号给STM32单片机部分，单片机通过控制舵机旋转后完成全自动化垃圾分类。
- 关键字：
智能分类垃圾桶 环境保护 STM32单片机 深度学习 TensorFlow YOLOv3 202202
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