智能垃圾桶：基于 CNN 的自动垃圾分类实验

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。

计算机视觉是一门跨学科领域，融合了图像处理、机器学习和深度学习技术，专注于解析数字图像和视频中的视觉信息。本项目以华为云资源和Renext101模型为基础，开展垃圾分类预测任务。Renext101作为一种先进的卷积神经网络结构，通过优化ResNet的残差块，显著提升了模型的表达能力和泛化能力。在大规模垃圾图像数据集的支持下，模型通过学习关键特征来实现对不同垃圾类别的精确分类。华为云的ModelArts平台提供了全面的AI开发工具，支持数据预处理、模型训练、优化和部署，极大地促进了项目的实施效率和准确性。

23年比赛要求：初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括：（1）有害垃圾：电池（1号、2号、5号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小；（4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过150克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

本代码实现了ELLA垃圾邮件分类算法，该算法由ICML2013和AAAI2013论文提出。

垃圾分类数据表的MySQL SQL文件

这份垃圾分类数据集包含了日常生活中常见的垃圾分类信息。

这个项目是一个完整的MATLAB漂浮物垃圾分类识别程序，适合大学生学习和应对数字图像处理课设、大作业以及毕设。项目独立完成，欢迎下载和交流，共同学习，共同进步！

项目概述 本项目提出一种通用的白细胞 (WBC) 核分割算法，并通过四个公开数据集验证其有效性。项目首先通过统计细胞核与白细胞比例确定白细胞的位置，然后设计了一种新的卷积神经网络 (CNN) 模型，对四类定位和裁剪后的白细胞图像进行分类。 代码资源 WBC 核分割、定位和裁剪方法代码: wbc_nucleus_seg_localz 目录 裁剪后的 WBC 图像数据集生成、CNN 模型训练和训练后模型推断代码: wbc_classify_cnn_model 目录 环境要求 推荐使用 MATLAB 2017a、2019a 或更高版本运行代码。

在数据库课程设计中，可以考虑引入垃圾分类系统的实现，这将是一个有趣且实用的项目。设计过程中，需要综合考虑数据库语句的优化和毕业设计的要求。