为了对新农村环境垃圾问题进行有效监测,本文以新农村环境垃圾监测信息处理系统为研究对象,设计了系统的软硬件架构,开发了一种基于HOG特征的SVM机器学习目标检测算法,实现了对新农村街道上的垃圾进行检测。首先针对新农村街道卫生的特点,分析了系统的功能要求和技术指标,设计了新农村环境垃圾监测信息处理系统的总体架构。开发了能保证垃圾监测的需要和以G-T40N双核CPU为核心的硬件系统,完成了基于可见光相机的图像采集模块电路,设计了以SLM630无线通讯模块为核心的数据传输电路,预留了硬件系统的可扩展功能接口。分析了 HOG特征从正负样本垃圾图像提取的过程,论述了 SVM机器学习算法能进行分类的原理,研究了提取的HOG特征与SVM机器学习算法之间的理论数学关系,设计了目标检测算法的软件流程;根据信息采集系统的数据需要,设计了数据采集和相机变倍的软件流程,开发了无线数据传输软件模块,满足了后端能实时查看相机的拍摄画面信息。最后对所开发的环境垃圾监测信息处理系统进行了调试和实验分析,结果表明系统能满足对新农村垃圾问题的监测需要,提出的机器学习目标检测算法,通过实验验证了算法的可行性,为新农村环境垃圾监测问题提供了一种参考方法。分析了算法训练出的SVM目标分类器ROC曲线图,得到分类器的准确率为95.56%,提出了可以继续提高性能的方法。