1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快，城市生活垃圾产生量日益增长，垃圾分类成为改善环境、资源回收利用的重要途径。
传统的垃圾分类方式主要依靠人工识别和分类，存在效率低、成本高、易出错等问题，难以满足日益增长的垃圾分类需求。
因此，研究和开发智能分类垃圾桶系统，实现垃圾的自动识别和分类，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能、物联网等技术的快速发展，国内外对智能垃圾分类技术的研究和应用越来越重视。
1. 国内研究现状
国内在智能垃圾分类领域起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容是设计和实现一种基于机器视觉的智能分类垃圾桶系统，系统能够自动识别垃圾种类，并将其投入到对应的垃圾桶中。
1. 主要内容
1.垃圾分类识别模块：a.研究垃圾图像的采集方法，选择合适的摄像头和图像采集卡；b.对垃圾图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等；c.研究垃圾分类识别算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，并选择合适的算法进行实现；d.对垃圾分类识别算法进行训练和优化，提高识别精度。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并遵循以下步骤进行：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解智能垃圾分类技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本课题的研究提供理论基础。
2.系统需求分析阶段：分析智能分类垃圾桶系统的功能需求、性能需求、接口需求以及运行环境需求，为系统的设计提供依据。
3.系统设计阶段：根据需求分析的结果，设计智能分类垃圾桶系统的总体架构、硬件平台、软件平台以及垃圾分类识别算法等。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于机器视觉的垃圾分类识别算法：针对现有垃圾分类识别算法存在的识别精度不高、鲁棒性差等问题，本课题将研究一种新的基于机器视觉的垃圾分类识别算法，提高垃圾分类识别的精度和鲁棒性。
2.设计一种新型的智能分类垃圾桶结构：针对现有智能分类垃圾桶存在的结构复杂、成本高等问题，本课题将设计一种结构简单、成本低廉的新型智能分类垃圾桶。
3.开发一套完整的智能分类垃圾桶系统：本课题将开发一套完整的智能分类垃圾桶系统，包括硬件平台、软件平台以及垃圾分类识别算法，实现垃圾的自动识别和分类。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王振洋,张丽萍,张磊,等.基于深度学习的垃圾分类方法综述[J].计算机工程与应用,2022,58(18):73-84.
[2] 邓青,张燕,周明.基于机器视觉的智能垃圾分类系统设计与实现[J].工业控制计算机,2021,34(06):123-125 128.
[3] 王佳琪,王健,张玉梅.基于YOLOv3的智能垃圾分类系统设计[J].电子技术应用,2021,47(03):107-111.
