【摘 要】
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为了推进我国的环境保护，我国正大力推广垃圾分类。由于垃圾品类复杂繁多，且分类垃圾桶设计简单，大部分仅为贴有分类标签的普通垃圾桶，需要人为识别垃圾种类，因此造成垃圾分类工作效率偏低。本文提出了基于深度学习算法，将图像识别、迁移学习和嵌入式开发应用到垃圾分类当中，设计了一种智能分类垃圾桶，实现了垃圾识别、自动分拣的功能。符合当下社会环境保护和发展的形势，同时为智能制造市场填补上重要的一环，具有较强的创
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为了推进我国的环境保护，我国正大力推广垃圾分类。由于垃圾品类复杂繁多，且分类垃圾桶设计简单，大部分仅为贴有分类标签的普通垃圾桶，需要人为识别垃圾种类，因此造成垃圾分类工作效率偏低。本文提出了基于深度学习算法，将图像识别、迁移学习和嵌入式开发应用到垃圾分类当中，设计了一种智能分类垃圾桶，实现了垃圾识别、自动分拣的功能。符合当下社会环境保护和发展的形势，同时为智能制造市场填补上重要的一环，具有较强的创造性意义。
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