典型文献
基于机器视觉的垃圾分类系统的设计
文献摘要：
设计了一种可以帮助用户进行垃圾分类的智能系统,可用于家庭、商场、学校等公共场合.以STM32F407为主控模块,使用YOLOv5s算法在英伟达Jetson Nano上实现垃圾识别和本地分类,舵机将垃圾投至对应垃圾桶;然后通过NB-IoT无线传输给管理者,手机端提示垃圾满箱及垃圾箱异常情况.结果表明,测试系统垃圾识别率达到98％,分类效果良好.
文献关键词：
垃圾分类;Jetson Nano;YOLOv5s;WH-NB73模块;STM32;满箱报警
中图分类号：
作者姓名：
张兵;蔡永超;杨杰;卓杰;杜颖
作者机构：
宿迁学院,江苏 宿迁 223800
文献出处：
引用格式：
[1]张兵;蔡永超;杨杰;卓杰;杜颖-.基于机器视觉的垃圾分类系统的设计)[J].物联网技术,2022(07):59-61
A类：
NB73,满箱报警
B类：
机器视觉,垃圾分类系统,智能系统,商场,公共场合,STM32F407,主控模块,YOLOv5s,伟达,Jetson,Nano,垃圾识别,舵机,垃圾桶,IoT,无线传输,输给,手机端,垃圾箱,异常情况,测试系统,识别率,分类效果,WH
AB值：
0.472891
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