文献类型：期刊文章

作　　者：方梓锋[1] 张锋[1]

FANG Zi-feng;ZHANG Feng(College of Electronic Information Engineering,Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China)

机构地区：[1]广东石油化工学院电子信息工程学院,茂名525000

出　　处：《自动化与仪表》

基　　金：国家青年自然科学基金项目(61401107);2019年国家级大学生创新创业训练计划项目(733290);茂名市科技计划项目基金项目(201513)。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：102-106

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为提高城市公共垃圾的回收利用率,将云边端协同的计算网络赋能于前端垃圾分类工作,能够有效地缓解目前“垃圾围城”的困境,该文设计了一款基于勘智K210和YOLOv2目标检测的智能垃圾分类平台,针对目前常见的垃圾回收平台功能单一、算力较差、效率低下等问题,采用了云-边-端的边缘计算协调解决方案,具备实时判别垃圾种类、人体无感检测、箱体状态云监控、语音播报、智能消杀功能。经过在模拟使用环境下对本设计检测分类精准度进行测试,表示系统在多个使用场景下拥有92.4%的平均正确识别率,且相比传统回收终端交互界面使用简便、等待时间更短,可实现垃圾分类过程的高效化与智能化,降低城市垃圾源头处理成本。

关 键 词：云边端协同  前端垃圾分类  边缘计算  分类精确度  

分 类 号：TP18] X799.3]