基于TensorFlow平台+树莓派的城市垃圾分类系统
摘要：针对因垃圾分类投放的不合理性，而导致的各种环境污染问题。本文设计了一种城市街道智能垃圾分类系统，该系统以垃圾分类资源优化和调度为主要目标，以数据为核心，在物联网技术、图像识别、人工智能的基础上，利用Tensorflow平台的图像处理技术，建立垃圾分类模型，通过人工神经网络技术，实现垃圾合理分类，并降低垃圾处理成本。预期的理想结果：当智能垃圾分类系统满载检测功能正常工作时，通过超声波模块测量剩余容量，可以在不同范围内显示绿、黄、红的信息，工作人员在Web客户端上进行实时监控。
关键词：垃圾分类； Python ； 树莓派； 图像处理
引言
近年来。随着经济的发展和消费能力的提高，同时也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾。合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理，减少环境污染与资源再利用的关键举措，也是目前最合适最有效的科学管理方式。
为此，在图像识别的基础上，通过借助智能信息平台，设计了一款基于智能平台的新型垃圾分类系统。该系统主要由树莓派主板、超声波传感器、步进电机、电源适配器及PC端服务器组成。预期实现垃圾智能识别分类，提高人们垃圾分类投放意识，同时避免人们错误投放而产生的环境污染。
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1 系统总体设计及功能介绍
1.1系统总体设计
系统包括智能垃圾分类装置、服务器存储数据、Web客户端显示。智能垃圾分类装置对摄像头采集得到的数据进行处理，完成识别、分类及满载检测。后端通过服务器存储分类结果，是否满载信息等数据。在Web客户端上显示垃圾桶信息，实现数据监控。智能分类装置包括树莓派主板、传感器检测系统、电机执行装置。
     
在该系统中，主控板是硬件部件。此装置采用的是树莓派4B开发板，基于LinuX系统内核，并搭载的ARM处理器。检测装置由红外传感器、超声波传感器和USB摄像头构成。利用超声波模块检测是否有垃圾投入，有投入则打开摄像头，USB摄像头对投放区域拍照，将图像数据流进行推理，图像识别完成，控制步进电机打开识别垃圾种类的垃圾桶与识别区域的垃圾开关，使垃圾沿斜坡向下滑动，落在相应垃圾桶中，超声波模块测量垃圾桶剩余深度，通过距离分为绿、黄、红。
1.2 系统功能分析
基于Tensorflow平台+树莓派的城市街道垃圾分类系统主要实现功能：
1.垃圾智能识别与分类。通过摄像头采集照片获取数据，将“Tensorflow 定制 AI 训练平台”实现对城市街道的垃圾进行智能识别以及分类。可以将有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾、其他垃圾，在投放进智能垃圾分类设备后进行识别垃圾进行分类。
2.数据储存及显示。通过HTTP协议开发服务器，采集垃圾桶内数据，将获取的数据结果储存至服务器，通过Web客户端发起请求访问服务器。该设计架构主要针对Web服务端开发一套程序代码即可，而客户端可以直接使用浏览器技术进行访问，并在Web客户端上实时显示分类信息，由于B/S架构基于公版的HTTP协议进行数据交换，所以在程序维护的时候只需要维护一套服务端代码即可。
3.满载检测。实时监控垃圾桶内剩余可用容量，判断垃圾桶内容量是否超出警告线，若达到，则在Web客户端显示垃圾满载的标志，提示工作人员垃圾桶已满载并将其清理。
2 硬件模块选型与设计
2.1主控制器的选取
本系统采用的是控制器为Raspberry Pi主板。系统采用的ARM架构设计的一款CPU型号BCM2711芯片，主板还集成了DDR4代闪存容量为4GB。2个USB3.0/2个USB2.0，以及802.11ac（2.4/5.0）与千兆网口。集成了能够满足计算机运行所需的CPU、图形处理模块及音频功能等大部分硬件，工作频率达到 1.5GHz，保证能够在功耗范围内发挥出最佳的性能。
树莓派系统内部自带有Python开发环境，可省去搭建环境的时间。系统的整个工作过程与树莓派协同工作，服务器通过内部局域网连接到树莓派，保证实时检测垃圾桶满载数据状况。
2.2 CSI相机
莓派CSI接口具有GPU的处理能力，同时配合CSI相机，图像质量较好，光线不足的情况下，可以明显提高分类的速度与精确性。
2.3超声波模块
超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器，应用非常广泛。它具有频率高、波长短、绕射现象小，特别是方向性好、能够成为射线而定向传播等优点。测量范围在4米以内，满足系统使用需求。超声波模块通过计算声音传播的时间来实现对距离的测量， 按照：