指导老师：蔡志民

团队成员：刘惠煌、温庆、喻晨、李伟林、曾荣、张浩浩

我们针对当前居民垃圾分类知识欠缺、源头分类环节缺失等问题，利用机器视觉技术和 vgg16 神经网络分类算法，并结合分类机构，设计了这款家庭智能分类垃圾桶。该垃圾桶可实现对垃圾种类的识别，并实现自动分类入桶，完成垃圾的自动分类，代替人为分类，提高垃圾分类的准确性。智能垃圾分类系统主要由可识别垃圾种类的嵌入式主控与实现自动分类控制的机械结构构成。

基于对成本与体积的考虑，系统选用了常用的嵌入式设备树莓派作为实验设备，具体型号为树莓派4Ｂ＋；而基于对常用垃圾桶的改造，设计了垂直结构的分类机械结构，便于充分利用普通垃圾桶空间。当垃圾投入本系统后，树莓派启动摄像头获取垃圾图像，接着运行卷积神经网络获取垃圾类别信息，最后根据垃圾的种类所属的分类，控制机械结构使得垃圾掉落至对应的分桶之中。