垃圾分类识别系统设计与实现

随着垃圾分类政策的推广，城市居民需要更加便捷、高效的分类指引和监督工具。传统的垃圾分类主要依靠人工识别和宣传，准确性和覆盖面有限，难以在短时间内培养公众习惯。借助计算机视觉和机器学习技术的垃圾分类识别系统可以通过拍照或扫描快速判断垃圾所属类别，提升分类准确率，并通过反馈和知识库帮助公众学习分类规则。

本文从毕业设计角度介绍一种垃圾分类识别系统的设计与实现思路。系统采用 B/S 架构，前端可在浏览器、微信小程序或手机 APP 上使用，后端提供图像识别、信息管理和数据统计等功能，整体架构清晰、易于扩展，适合学生团队开发。

系统主要模块包括：
1. **用户与角色管理**：支持管理员、普通用户等角色。管理员可审核识别记录、管理分类信息；普通用户通过账号登陆参与互动，查看个人识别历史。
2. **垃圾类别管理**：后台提供垃圾类别的添加、修改和删除功能，包含可回收物、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾等信息，并支持添加示例图片和投放要求。
3. **图像识别服务**：核心模块，通过训练好的深度学习模型（如 CNN、MobileNet、YOLO 等）对上传的垃圾图片进行分类判断，并返回建议的投放类别。支持自动更新模型或调用开源 API。
4. **识别记录与积分管理**：系统自动记录用户的识别结果、时间、图片等信息；通过积分或等级激励用户长期参与，并支持查看和导出识别日志。
5. **知识库与学习模块**：提供垃圾分类知识、分类指南、常见问题解答，以及搜索功能。用户可以检索某种物品的分类规则，培养环保意识。
6. **系统管理与统计分析**：管理员可以查看识别数量、分类准确率、活跃用户等数据，生成图表报表，为政策宣传和优化模型提供支持。

该系统界面友好、操作简单，识别准确率高，能为居民提供即时的垃圾分类建议；同时通过后台统计与知识库功能提升公众环保意识。未来可结合物联网设备（如智能垃圾桶）、语音识别等技术，扩展系统的交互方式和应用场景。