论文总字数：14170字

摘 要

随着国家经济的快速发展，国家建设成绩显著。与之而来的是，资源的浪费和环境的破坏。这种现象与人们没法有效地分类垃圾，没有自发主动地去了解垃圾分类有着关系。所说的垃圾分类主要是将垃圾分成四类，分别为有害垃圾、厨余、可回收以及其他垃圾，每种不同的垃圾都是自己不同的分类的方法。通过垃圾的合理分类，可以有效率地缓解环境问题，可以科学地管理和爱护环境，利用现有分类系统将日常垃圾按类别处理。这样可以有效缓解环境污染问题。

为了响应在江苏南京普及垃圾分类的宣传，为了提高人民的环保意识，我选择开发一个智能垃圾分类系统。垃圾分类系统首先是在图像识别的基础上的，再使用CNN（Convolutional Neural Networks）算法设计一个智能垃圾分类系统，从而实现对常见垃圾的智能识别并分类。如何从将这些图片信息中识别具体的垃圾分类，并简单易懂地使用户使用系统是十分重要的研究课题。随着互联网的普及和发展,网络技术在生活中的应用越来越普遍,加深人们对垃圾分类的理解，保护自然环境，节约卫生部门的人工成本，这是智能垃圾分类系统带来的有利影响。

关键词：卷积神经网络；深度学习；垃圾识别；

Research and Design of Intelligent Garbage Classification Based on CNN

Abstract

With the faster comes the waste of resources and the destruction of the environment. This phenomenon has something to do with the fact that people can't effectively classify garbage and don't take the initiative to understand garbage classification. The garbage classification mainly divides the garbage into four categories, which are harmful garbage, kitchen waste, recyclable garbage and other garbage. Each kind of garbage has its own different classification method. Through the reasonable classification of garbage, we can effectively alleviate the environmental problems, scientifically manage and protect the environment, and use the existing classification system to treat the daily garbage by category. This can effectively alleviate the problem of environmental pollution.

In response to the publicity of popularizing waste classification in Nanjing, Jiangsu Province, and in order to improve people's environmental awareness, I chose to develop an intelligent waste classification system. Firstly, the garbage classification system is based on image recognition, and then uses CNN algorithm to design an intelligent garbage classification system, so as to realize the intelligent recognition and classification of common garbage. How to identify the specific garbage classification from the image information, and make the user use the system easily is a very important research topic. With the popularity and development of the Internet, the application of network technology in daily life is more and more common, deepen people's understanding of waste classification, protect the natural environment, save the labor cost of health departments, which is the beneficial impact of intelligent waste classification system.

Keywords: Convolution neural network; deep learning; garbage recognition;

目 录

基于CNN的垃圾分类研究与设计 I

摘 要 I

Abstract II

目 录 III

第一章 引 言 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 1

1.3 研究内容及方法 2

1.4 论文框架 2

第二章 相关理论和技术简介 4

2.1 深度学习概述 4

2.2卷积神经网络 4

2.3 常用深度学习框架介绍 5

2.4 本章小结 5

第三章 系统分析与设计 6

3.1 需求分析 6

3.2 系统总体设计 6

3.3 CNN算法 8

3.3.1 算法概述 8

3.3.2 算法模型结构 9

3.4 本章小结 10

第四章 实验与框架设计 11

4.1 实验条件介绍 11

4.2 数据集介绍 11

4.3 实验方案设计 11

4.4 本章小结 12

第五章 系统实现 13

5.1 需求分析 13

5.2 系统实现步骤及界面展示 13

5.3 测试 16

5.4 本章小结 16

第六章 总结与展望 17

6.1 总结 17

6.2 展望 17

致 谢 18

参考文献（References） 19

第一章 引 言

随着时间的沉淀,科技的发展,人们的生活方式也在不断变化,各个方面也都在陆续的创新和进步。持续的改变使得我们不得不在一些技术上逐步跟进,才能更好地贴近的这个遍地网络化的时代同样的,在快速发展的同时,环境也遭到了破坏。产生这种现象的原因是因为人们没有合理地分类垃圾，但是人们对于垃圾无法有效的分类问题发出强烈抗议却无所作为。日常生活中，人们产生的垃圾主要有四种，分别为有害垃圾、厨余、可回收垃圾以及其他垃圾，每种垃圾都应该有不同的分类方法，垃圾的不合理分配会导致各种不同不一样的问题。对垃圾进行有效合理的分类是可以保护环境与资源再生的关键举措，也是目前合适有效可持续的管理方式，利用现在的生活规定将垃圾分类别处理。这样既能够提高垃圾资源处理效率，又能缓解环境污染问题。

1.1 研究背景

21世纪以来，我们的城市化建设日益完善，但也带来了与日俱增的生活垃圾，现在这些生活垃圾已经影响了城市化的建设。因此，面对日益增加的垃圾产量和环境恶化的局面，如何高效的处理已经成为了社会进一步发展需要急切面临的问题。目前，我国的垃圾处理主要是通过对垃圾焚烧与填埋的方式进行垃圾的合理无害处理。2017年，我国共计处理2.4亿吨垃圾，其中，广东省，最大的垃圾收集和运输省，垃圾填埋场共填埋1625.8万吨的垃圾，相当于1.8倍的焚烧能力。在许多地区，垃圾填埋场的填埋量已经达到了极限，但焚烧的空间仍还有很大。然而，垃圾焚烧会对环境产生大量的污染。但是垃圾填埋甚至比焚烧更具污染性，污染气体并威胁地下水，许多地区已经从垃圾填埋场挖出旧垃圾并再次焚烧。因此，为了减少垃圾焚烧过程中排放的污染物对空气的污染，垃圾分类已经成为了一个不可或缺的步骤。

人们所能做的就是从生活中的小事做起，培养良好的环保意识，对垃圾进行分类。但是由于垃圾的多样性和复杂性，在宣传的过程中很难普及所有的垃圾，这使得人们对垃圾分类的概念一直比较模糊。综合以上方面，设计一款可自动识别垃圾类别的智能垃圾系统是具有一定现实经济价值和应用意义的。

1.2 研究现状

现如今，各种各样的生活垃圾也随着人们的消费而产生，这么大量的垃圾对于环境和生态造成了极大的破坏，显而易见的是垃圾分类已成为我国需要解决的重点问题。

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