基于图像的可回收垃圾分类研究与实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着城市化进程的加快，城市人口的增加和居民生活水平的提高，导致城市生活垃圾产生量急剧增加。如何遏制和控制越来越多的垃圾已成为一个严重的社会问题。要营造健康和谐的生活环境，就必须重视这个问题，减少垃圾的产生量。必须提高循环经济的回收率。许多国家对垃圾分类回收进行了广泛的研究，并将有用的技术付诸实践。一些学者结合现有的图像分类技术和机器学习方法，在图像识别的基础上，开展了垃圾分类的相关研究。有学者开展了基于深度学习的垃圾图像分类研究。垃圾分类和回收技术的进步可以产生有效的结果，使人们更容易和更快地分类垃圾，并显着减少进入环境的垃圾量。其次我国城市垃圾中石灰、土壤等无机成分含量呈下降趋势，并且纸、食品、金属、塑料、玻璃和纸巾的相对经济价值较高，所以可直接回收的成分显着增加。因此，如何高效准确地将垃圾实施分类，是全世界共同关注的课题。根据目前我国的标准，生活垃圾被广泛分为4类，分别是可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。可回收物表示可以回收和资源利用的垃圾，主要包括废纸、塑料、玻璃、金属和布料5大类。厨余垃圾包括剩菜剩饭、骨头、菜根菜叶、果皮等食品类废物，回收后经生物技术处理，可以转化为农业肥料。有害垃圾，指含有对人体健康有害的重金属、有毒的物质或者对环境造成现实危害或者潜在危害的废弃物。其他垃圾为除上述几类垃圾之外的难以回收的废弃物，如砖瓦陶瓷、渣土、尘土等。针对其他垃圾，通常采用卫生填埋的处理方式，可以有效减少对地下水、地表水、土壤及空气的污染。但是，由于我国刚刚实行垃圾分类，一方面，人们对于垃圾如何分类还不是特别了解，另一方面，生活中会出现的垃圾多种多样，很多垃圾难以被准确分类，如何对各类垃圾进行准确分类，困扰着广大的群众。

因此，本课题将采用深度学习的方法，研究高效的垃圾图像识别，用于可回收垃圾分类。虽然垃圾分类回收是处理城市垃圾的一种有效方式，但由于垃圾种类繁多，形式各异，需要大量的劳动力投入才能正确分类垃圾。而该方法相比于人脑识别，图像识别技术有着识别更精准、反应更快速的优点。通过深度学习实现可回收垃圾分类的高精度图像分类，通过摄像头拍摄垃圾图片，检测图片中垃圾的类别，从而可以让模型自动进行垃圾分拣，极大地提高垃圾分拣效率，非常切合大众需求。

利用图像识别技术进行垃圾分类，可以有效地节约时间，培养人们的垃圾分类意识。除此之外，垃圾分类的有效实施可以大大减少清洁人员的工作量。这样，足不出户便可在家完成垃圾分类，既节约了时间，又做到了保护环境，大大提高了居民实施垃圾分类的积极性。重视环保、垃圾分类已经是全球大势所趋，可以让科技更好地为人们所用。

2. 研究内容与预期目标

研究内容：

1、建立项目程序流程：图像数据预处理、模型训练、模型测试。

2、使用传统分类方式和使用深度学习结合图像处理的方式建立一个可回收垃圾的数据集并进行数据增强处理

3. 研究方法与步骤

研究方法以及步骤：

1、首先对本课题所需的数据库进行构造和整合,并对垃圾图片数据进行预处理（包括查看单张图像和图像编码数据、获取所有图像地址、通过地址获取图像以及构建对应类别、对图片进行随机翻转和随机截取增强数据）

4. 参考文献

[1]王依欣,胡冠九.我国城市生活垃圾分类问题及对策建议[j].产业与科技论坛,2020,019(009):200-201.

[2]陆柯兵.杭州市生活垃圾分类治理的多元共治模式:现状,问题与对策[j].环境保护与循环经济,2020,040(003):16-20.

[3]张益.垃圾处理处置技术及工程实例[m].化学工业出版社,2002.

5. 工作计划

1.2022.2.2—2022.3.3资料索引，阅读资料，为开题报告做好准备。2.2022.3.4——2022.3.24 提交并修改开题报告。

3.2022.3.25——2022.4.7 学习论文所需的相关类容，并拟写初稿。

4.2022.4.8——2022.4.14 完成论文的修订以及整改