基于CNN模型的智能化垃圾分类研究

基于CNN模型的智能化垃圾分类研究

申子宇1     蒋桂莲通讯作者2 

1. 湖南涉外经济学院 湖南长沙 410205 ；
2. 信息与机电工程学院 湖南长沙 410205

基金项目：湖南省大学生创新创业训练项目：基于Vue的垃圾分类识别技术的研究与应用（编号：S202312303055）

摘要：随着中国经济的快速发展以及城市化水平的进一步提升，城市生活垃圾产量急剧增加，如何有效治理“垃圾围城”问题，弱化“废弃资源”对环境和人体的危害，成为当今时代的主旋律。基于上述问题，在如今这个人工智能时代，提出了一种基于CNN（卷积神经网络）模型的智能化垃圾分类方法，旨在提高垃圾分类的准确性和效率。该方法通过对大量垃圾图像数据进行训练，使CNN模型能够自动提取垃圾图像的特征，并进行有效分类。

关键词：人工智能；CNN模型；智能垃圾分类

1.引言

随着全球城市化进程的加速，每天产生的垃圾量也在不断增加。如何有效地对垃圾进行分类和处理，以减少对环境的污染，已成为一个亟待解决的问题。传统的垃圾分类主要依靠人工进行，这种方式不仅效率低下，而且容易受到分类人员经验和情绪等因素的影响，导致分类准确率不高。因此，开发一种高效、准确的智能化垃圾分类系统显得尤为重要[1]。

本研究将基于CNN模型展开研究，CNN模型在图像处理领域表现出色，能有效从图像中提取特征并进行分类。旨在解决现有智能垃圾分类系统的局限性，提高分类准确性和系统可靠性。

2.国内外研究现状

2.1中国智能化垃圾分类的现状

中国的智能化垃圾分类行业处于发展的初期阶段。尽管如此，随着物联网技术和人工智能技术的迅速发展，中国垃圾分类行业逐步展现出智能化特点[2]。中国智能垃圾分类市场规模从2016年的34.5亿元增长至2020年的90.9亿元，年均复合增长率达到了27.4%。政府的大力支持下，智能垃圾分类企业数量从2015年的2.5万家增长至2019年的11.3万家，显示出行业的快速增长势头。智能垃圾分类系统的应用已经取得了显著成效，不仅提高了分类的准确性和效率，还降低了人力成本，减轻了环卫工人的负担[3]。同时，这也为城市垃圾管理和资源回收提供了有力支持，有助于推动循环经济的发展。

2.2 国外智能化垃圾分类的现状

相比之下，国外在智能垃圾分类技术方面起步较早，技术相对成熟，并已广泛应用于城市垃圾处理领域。例如，日本、德国等国家在智能垃圾分类技术方面取得了显著成效。这些国家通常拥有完善的垃圾分类法规体系，政府通过制定严格的分类标准和提供便捷的回收服务，成功推动了智能垃圾分类系统的普及和应用。

2.3 国内外智能化垃圾分类的对比

中国与国外在智能化垃圾分类方面存在一定的差距。国内技术水平和应用程度相对较低，而国外则在技术、法规、市场化程度上都有较为成熟的体系。国内企业在技术引进和消化吸收上努力，而国外的智能垃圾分类系统已经能够实现高度的自动化和智能化处理。

3.CNN在智能化垃圾分类中的原理

CNN，又称卷积神经网络，分为六个部分。输入层：输入图像等信息卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，将数据维度减小；全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息。输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果[4]。CNN通过模拟人脑神经元网络结构，能够自动学习和提取图像特征，特别适合处理图像数据在垃圾分类领域，可以训练识别各种垃圾的特征，并根据这些特征将垃圾正确地分类到不同的类别中[5]。CNN模型的优势在于它能够通过多个卷积层和池化层逐步抽象出图像的高级特征，同时减少参数数量，降低计算复杂度，提高分类效率和准确性。接下来本研究将阐述如何利用CNN进行垃圾分类。

（1）图像识别

CNN模型能够从垃圾图像中准确提取特征，实现对不同类型垃圾的识别和分类。当然，这个前提是有对应的垃圾图片先对模型进行训练，也就是要先获取数据集。由于通常训练深度学习模型都要求有上万张乃至更多的图片。去网上采集更多的图片扩充数据集显然是理想的方法，但那样会花费大量的时间与精力，因此通过数据增强扩充数据集成了我们的选择之一。通过训练CNN模型，可以实现自动化的垃圾分类过程，提高分类准确性和效率。

（2）智能分类

基于CNN模型构建的智能垃圾分类可以根据输入的垃圾图像进行快速而准确的分类，帮助用户实现垃圾的自动分类和管理，提升垃圾处理效率。

（3）数据处理与优化

CNN模型可以处理大规模的垃圾图像数据，通过特征提取和模式识别，对垃圾进行分类和归类，为垃圾处理和回收提供数据支持和优化方案。

（4）可持续发展

通过应用CNN模型实现智能垃圾分类，可以有效提高垃圾处理的自动化水平和准确性，有助于推动城市环境的可持续发展和资源回收利用。

4.技术路线

CNN通常包括图像采集、数据处理与分析、分类与识别、控制与执行等多个组成部分。下面本研究将详细分析CNN在智能垃圾分类系统中的技术路线。

（1）图像采集与处理

智能垃圾分类系统首先通过图像采集设备（如摄像头、扫描仪等）获取垃圾图像。这些图像往往需要经过预处理，包括灰度化、直方图均衡化、滤波等，以提高图像质量，为后续的图像识别提供良好的基础。

（2）特征提取与分类

CNN的核心在于提取垃圾图像的特征。通过多层卷积层、池化层和非线性激活函数，CNN能够从图像中学习到垃圾的形状、颜色、纹理等特征。这些特征对于分类识别至关重要，因为它们能够帮助模型区分不同的垃圾类型。

（3）分类与识别

分类识别是CNN应用的关键环节。通过训练得到的分类模型，系统能够对垃圾图像进行自动分类，识别出可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等。这一过程通常涉及到损失函数的设计、优化器的选择和超参数的调整。

（4）控制与执行

分类完成之后，智能垃圾分类系统会根据分类结果控制执行机构（如机械臂、分类箱等）对垃圾进行自动分类和投放。这一部分涉及到硬件接口的编程、动作控制算法的实现和与分类模型的协同工作。

（5）数据更新与优化

为了持续提高系统的准确性和效率，智能垃圾分类系统需要定期更新和优化其分类模型。这通常涉及到重新训练模型、调整模型参数以及添加新的分类规则。同时，也需要对数据进行清洗和增强，确保分类模型的泛化能力。

5.结论

通过深入探讨基于CNN模型的智能化垃圾分类方法，揭示了其在解决当前城市垃圾处理挑战中的关键作用。CNN模型的卷积特性使其在图像特征提取和分类任务中表现出色，显著提高了垃圾分类的准确性和效率。通过图像采集、预处理、特征提取、分类识别和执行控制等技术路线，构建的智能垃圾分类系统不仅减轻了人工分类的负担，还促进了资源循环利用和环境保护。

参考文献：

[1]常燕青,蔡静晶,常中龙,等.谈国内外典型城市垃圾分类现状[J].山西建筑,2021,47(13):1-3.

[2]余幸婷,何靖宇,刘安琪.城市生活垃圾分类公共标识设计研究——基于国内外城市垃圾分类现状的对比[J].设计,2016,(23):140-141.

[3]吴书超,李新辉.国内外生活垃圾源头分类研究现状及对我国的启示[J].环境卫生工程,2010,18(05):36-38.

[4]程浩,陈广锋.基于改进Faster R-CNN的地面垃圾分类与检测[J].东华大学学报(自然科学版),2023,49(06):128-134.

[5]曾琢.基于CNN的生活垃圾分类系统设计与实现[D].中南财经政法大学,2021.DOI:10.

申子宇(2003.11)，侗族，男，湖南新晃人，本科在读，研究方向：数据库、计算机网络

蒋桂莲(1981.11)，汉族，女，广西桂林人，研究方向：模式识别、图像处理，信息系统项目管理师，硕士研究生