典型文献
基于STM32的智能垃圾识别分类系统设计
文献摘要：
为实现绿色环保、资源循环利用,加快对垃圾分类的智能自动化处理已成为生态文明建设必不可少的环节.文章设计了一款基于STMS32主控芯片数据处理,通过结合多源传感器的使用与摄像头的图像信息采集,搭建深度学习框架实现垃圾识别智能分类,同时采用太阳能光伏电池系统、显示语音播报、利用Wi-Fi模块进行物联网云平台连接,达到了节能环保供电、垃圾精准分类投放和在线实时数据监测等功能,解决了当前垃圾分类存在的不彻底、监管不及时、效率低等问题,大大推动了城乡生态文明建设.
文献关键词：
STM32;垃圾分类;图像分类;深度学习模型;云平台
中图分类号：
作者姓名：
方开耀;胡家家;吴濡;纪文龙
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]方开耀;胡家家;吴濡;纪文龙-.基于STM32的智能垃圾识别分类系统设计)[J].电脑知识与技术,2022(20):73-75
A类：
STMS32
B类：
STM32,垃圾识别,识别分类,分类系统,资源循环利用,垃圾分类,智能自动化,自动化处理,主控,多源传感器,摄像头,图像信息,信息采集,深度学习框架,智能分类,太阳能光伏,光伏电池,电池系统,语音播报,Wi,Fi,物联网云平台,节能环保,保供电,精准分类,分类投放,实时数据,数据监测,类存在,图像分类,深度学习模型
AB值：
0.4345
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