基于物联网的智能垃圾分类系统的设计

Python语言作为时下热门的一种面向对象的程序设计语言，不仅具有丰富且强大的库，例如：可以处理大量矩阵的任务的Numpy科学计算库等。还可以应用在Web开发、网络爬虫、计算与数据分析、人工智能、自动化运维、云计算、网络编程、游戏开发八大领域。除此之外，Python还可以建立GUI界面，完成上位机数据发送与接收等工作。可见，Python语言的强大之处！

针对热门的垃圾分类等环保问题，把握课外实验活动、竞赛新动向。通过对Python语言所编写树莓派3B+的开发，制作了一款家用型——智能分类垃圾桶。该作品可以实现放入垃圾后自动识别垃圾种类及名称，并针对种类进行排放的功能。该作品实现垃圾分类具体软件设计流程图如图1所示。

垃圾桶外部由五块亚克力板搭成，即简约大气，又符合现代审美。四周分别装有简易垃圾袋，对识别后的垃圾种类进行放置，并在顶端装有超声波测距模块，对垃圾袋垃圾的满溢程度进行监测，当出现垃圾过满情况时，会有报警来提示用户更换垃圾袋。

垃圾桶内部有一块较小的亚克力板作为检测物体的放置平面，平面下由两个SG80舵机连接。当被检测物体放置好后，摄像头会对物体进行监测，并驱动舵机进行旋转，将被检测物体滑落至相应种类的垃圾袋中。

主要实现功能如下：

远程语音控制启动。垃圾桶在闲时会自动待机，并实时检测周围语音，当有人说出“垃小圾”时，双麦语音模块会通过驱动PWM模块产生脉冲，使垃圾桶前行至语音处。

智能对话系统。为打造垃圾桶的智能性，双麦语音模块调用Google提供的语音数据库，通过调用，实现常规语音交流。

在垃圾桶前行过程中，会出现各种碰撞物体的情况。为避免碰撞，在垃圾桶周围加装了四个超声波测距模块，当模块检测距离小于10厘米时，立刻转向。

作为垃圾桶的核心功能，识别模块使用了OpenCV与TensorFlow来实现实时的物体检测，检测时间仅0.2～0.3s。

考虑到垃圾桶的普及情况，通过对JAVA语言的学习制作了一款微信小程序——垃圾分类小助手。使用微信开发者工具对小程序的页面布局、层次架构进行代码编写，实现随时随地使用，苹果、安卓平台通用的实用性软件作品。

小程序首界面遵循交互性原则，可实现点击图标按钮跳转到相应页面的功能。首界面整体自上而下呈线性布局，既符合了传统视觉浏览方式，又不失美观、实用。

(1)通过点击中部的导航栏“分类查询”按钮可以跳转进入到进入搜索界面，搜索界面在下部分会有详细介绍。

(2)通过点击中部的导航栏“位置定位”按钮可以进入定位界面，定位界面在下部分会有详细介绍。

(3)通过点击中部导航栏的“其他垃圾”等按钮可以跳转到相应的垃圾具体介绍界面，包括该类垃圾的所有名称以及该类垃圾的处理方式等等。

为防止随地乱扔垃圾的现象，小程序在分页增加了位置界面，可点击底部导航栏进入。位置界面通过调用腾讯地图API，可实时查看到周围垃圾桶位置，通过引导用户，将垃圾扔入到附近的垃圾投放点。

小程序的搜索界面作为本作品重要的组成部分，是整个小程序的核心。整体布局条理清晰，由三部分组成，简单明了，易操作。背景以绿色为主，迎合了垃圾分类主题，底部的识别按钮实现了语音识别功能以及图片识别功能，简单化操作，使整个作品更加智能化，符合时代发展方向。

在搜索界面顶端的搜索框内输入垃圾名称，即可弹出相应的垃圾类别，点击说明框图可进入具体界面。

语音识别可长按搜索界面下端的语音按钮，通过调用微信端自带的语音识别模块进行识别，将语音上传到后台进行转码，再回传到手机小程序上，可实现语音识别功能。

图片识别可长按搜索界面下端的相机按钮，通过调用百度图表识别API，对识别的用户图片进行转码，并会传到小程序端进行匹配检测，可实现图片识别功能。

通过学习课程内的Python语言，并扩展用于树莓派3B+代码的编写上，真正的做到了学以致用的目的。课程外的大创竞赛及大创活动不仅丰富了大学生的课余生活，更加巩固了课堂上学习的知识，学以致用。

在参加课外竞赛及活动中，不仅需要将作品实现出来，更需要将设计思路、重点、难点清晰地表达出来，如何用自己表达的语言将脑中思路直观的表达出来是在大学生日常学习中所接触不到的，也是为宝贵的。所以，积极参加课外的竞赛及活动，不仅将书本的知识灵活运用，更锻炼了大学生的思维方式、沟通交流等能力。本文选自中国知网如有侵权请联系删除