【摘 要】
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提出了一种基于TinyML轻量化边缘侧处理的智能分类垃圾桶。首先，将分类垃圾桶分为3个模块：垃圾图像识别分类模块、垃圾投放模块和监测模块，解决了传统的垃圾桶结构较为单一的问题，实现了垃圾的全自动分类和投放。然后，对于垃圾图像的分类，将计算机视觉与深度学习相结合，使用MobileNetv2模型作为基本卷积神经网络模型，删除了网络中部分Bottleneck层来减少不必要的计算开支，在每个Bottlen
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家级大学生创新训练项目（202110538016）；
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提出了一种基于TinyML轻量化边缘侧处理的智能分类垃圾桶。首先，将分类垃圾桶分为3个模块：垃圾图像识别分类模块、垃圾投放模块和监测模块，解决了传统的垃圾桶结构较为单一的问题，实现了垃圾的全自动分类和投放。然后，对于垃圾图像的分类，将计算机视觉与深度学习相结合，使用MobileNetv2模型作为基本卷积神经网络模型，删除了网络中部分Bottleneck层来减少不必要的计算开支，在每个Bottleneck层后添加了SE注意力机制增强对图像的关注程度，更深层次地提取特征信息，提高分类准确率。经验证该模型识别准确率较高，且尺寸更小，计算时间更短。最后，将改进的MobileNetv2模型运用Tiny ML技术部署在Arduino板上，由云计算转为本地计算，独立性更强，实现了低功耗和低延时。该分类垃圾桶通过创新性引入Tiny ML轻量化边缘侧处理技术，在性能提升和功能创新方面均取得了显著效果，适用于家庭、办公场所、景区、商场等需对单个垃圾进行自动分类的场景，可以有效提升垃圾分类回收管理的智能化、自动化水平，具有很好的推广应用价值。
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