现有的垃圾分类主要依靠人工分辨,而很多居民因为意识不足或日常工作繁忙,往往无法仔细分类,导致垃圾分类效率低下。为了解决该问题,使垃圾分类适应快速发展的时代,文中设计并开发了具有自主识别、智能分类且可以监控垃圾桶温度、装载量、烟雾及可燃气体浓度数据指标的基于NB-IoT的智能垃圾分类系统。将利用CNN神经网络算法训练的模型数据搭载在树莓派(Raspberry Pi)上,对读取的图像进行分类检测,通过控制电机将垃圾送入其所属分类的收纳桶中。通过HC-SR04测距模块、MLX90614ESF红外测温传感器、MQ-2烟雾气敏传感器获得垃圾桶装载容量、箱体内温度与可燃气体数据,并上传至云端服务器,计算生成城市街道垃圾桶数据地图,同时对垃圾回收进行路径规划,并将处理后的数据下传至手机APP,方便管理人员使用。
