湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景1
1.2项目目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1数据采集技术2
2.2AlexNet模型概述3
2.3分类识别技术4
2.4Flask框架技术5
2.5开发环境与工具6
2.5.1Python简介6
2.5.2PyCharm简介6
2.5.3第三方库简介7
2.5.4Tensorflow框架7
3方法设计与实现8
3.1数据集收集与预处理8
3.1.1数据集的获取8
3.1.2数据集预处理9
3.2深度学习模型选择与设计9
3.2.1深度学习模型选择9
3.2.2模型设计10
3.3模型的编译与训练11
3.4模型的评估与优化12
3.4.1模型的评估12
3.4.2模型的优化13
3.5前端设计与实现13
3.5.1系统前端设计13
3.5.2设计效果展示及分析14
I
湖南商务职业技术学院毕业设计
4小结15
参考资料16
II
湖南商务职业技术学院毕业设计
基于深度学习AlexNet模型的垃圾分类
识别方法设计
1引言
针对城市生活垃圾的回收处理现状进行分析后可以发现，当前的生活垃圾
分类处理不够细致，虽然推出了多项垃圾分类处理的规定，但由于监管不力，
且居民的垃圾处理意识不强，很难保障生活垃圾分类处理工作的有效落实。在
此种背景下，必定会对城市生活垃圾的分类处理带来更大的压力。如何解决垃
圾分类回收处理中的难题，增强垃圾分类回收的效率，从源头上进行垃圾分类
处理和高效回收是现阶段城市垃圾分类管理工作中需要面临的重点难题。
1.1项目背景
现阶段来看，城市居住人口呈现出不断增多的趋势，每日所产生的生活垃
圾也在逐步增多，这为生活垃圾的分类处理和回收利用带来了更大的工作压力。
常规的生活垃圾处理方式以集中收集和集中处理为主，此种状况下，不仅会浪
费部分可回收资源，还会在一定程度上增加垃圾处理的难度，且造成不必要的
人力成本和物力成本浪费。产生此类问题的主要原因是，定时定点的垃圾回收
和集中处理方式难以保障对垃圾的合理分类和回收利用。基于此类问题，急需
在其中应用人工智能技术，借助智能分析手段实现垃圾合理分类与城市垃圾的
集中调度，这对于强化垃圾处理效率，改善城市环境具有积极意义。
1.2项目目标
目前，垃圾分类事关群从生活环境改善，事关绿色可持续发展大局事关生
态文明建设整体推进，在垃圾回收的过程当中，需要涉及多个工作环节，存在
的干扰因素众多，致使垃圾回收周期被无限延长。在城市垃圾分类回收工作中，
需要投入大量的时间和精力，且资金回收周期较长，致使社会资本对城市生活
垃圾分类回收工作的投资积极性较低，这严重限制了生活垃圾处理技术的升级。
针对以上问题，本次项目设计提出通过借助人工智能技术等先进技术打造
人工智能垃圾分类回收系统，通过人工智能技术进行垃圾分类管理和回收管理，
从而能够有效提升垃圾分类和回收的效率，为绿色城市的建设和发展奠定良好
的基础。
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