【摘 要】
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垃圾分类是当前社会的一大难题。其中合理、准确的垃圾分类投放是实现垃圾分类的重要环节。虽然国家制定了相关政策法规,但因人们缺乏分类知识和分类意识,垃圾分类投放推进工作仍旧困难重重。随着人工智能技术的落地应用,基于卷积神经网络的智能化垃圾分类技术有望实现垃圾投放过程中垃圾的准确自动分类。但因成本、体积与能耗受限,智能分类垃圾桶的研制面临着神经网络模型轻量化、高能效嵌入式目标分类系统设计、系统低功耗设计
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垃圾分类是当前社会的一大难题。其中合理、准确的垃圾分类投放是实现垃圾分类的重要环节。虽然国家制定了相关政策法规,但因人们缺乏分类知识和分类意识,垃圾分类投放推进工作仍旧困难重重。随着人工智能技术的落地应用,基于卷积神经网络的智能化垃圾分类技术有望实现垃圾投放过程中垃圾的准确自动分类。但因成本、体积与能耗受限,智能分类垃圾桶的研制面临着神经网络模型轻量化、高能效嵌入式目标分类系统设计、系统低功耗设计等挑战。论文针对以上挑战,开展了分类方法以及智能垃圾桶的调研,设计了一个轻量级的垃圾分类算法,并在FPGA上实现了神经网络协处理器,最终完成了一个基于SoC的智能分类垃圾桶,实现了垃圾自动分类及分拣。系统硬件设计主要工作有:将设计的面向垃圾分类的卷积神经网络算法映射到FPGA上,并完成了神经网络协处理器,实现了图像的实时分类;设计了图像传输与显示模块,实现了图像的传输与显示;设计了电机控制模块,实现了电机的转动控制;使用SoC技术将各个硬件模块集成,实现了系统硬件设计。系统软件设计主要工作有:将嵌入式Linux系统移植到SoC平台上,设计了驱动程序,完成了外部中断控制,实现了图像的采集与传输;实现了多个电机的控制,完成了垃圾自动分拣。论文的创新点有:（1）针对卷积神经网络难以在算力和内存受限的嵌入式系统上部署,采用二值化的方法对卷积神经网络进行了量化与压缩,提出了一个面向垃圾分类的网络模型,降低了神经网络模型的计算复杂度及参数内存消耗。（2）针对神经网络在嵌入式系统中功耗高及运行速度慢问题,在FPGA上实现了神经网络协处理器,降低了系统功耗,提高了系统的图像处理速度。（3）基于SoC技术,完成了智能分类垃圾桶的原型设计,实现垃圾自动分类及分拣。经过测试,论文设计的智能分类垃圾桶平均分类准确率达到96.67%,能够分类20多种垃圾,实现了稳定实时的垃圾分类,并能及时的分拣垃圾。
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