一、介紹

垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。

前端: Vue3、Element Plus

後端：Django

算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法

具體功能：

1. 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯示其可訪問的頁面模塊。
2. 登錄系統後可發佈、查看、編輯文章，創建文章功能中集成了markdown編輯器，可對文章進行編輯。
3. 在圖像識別功能中，用户上傳圖片後，點擊識別，可輸出其識別結果和置信度
4. 基於Echart以柱狀圖形式輸出所有種類對應的置信度分佈圖。
5. 在智能問答功能模塊中：用户輸入問題，後台通過對接Deepseek接口實現智能問答功能。
6. 管理員可在用户管理模塊中，對用户賬户進行管理和編輯。

選題背景與意義：
在城市化進程加快的背景下，垃圾分類與處理已成為提升資源利用率、改善生態環境的重要舉措。然而，公眾垃圾分類意識不足，準確識別垃圾類別的能力有限，成為推進垃圾分類工作的現實瓶頸。為此，本研究開發了一套基於深度學習的垃圾識別與管理系統。系統以TensorFlow框架為基礎，利用卷積神經網絡算法對包括“塑料”“紙張”“金屬”等在內的10類常見垃圾圖像數據集進行訓練，構建了高精度的識別模型。同時，為提升系統的實用性與可及性，項目結合Django後端與Vue3前端技術，搭建了集圖像識別、分類結果可視化、環保知識交流與用户管理於一體的Web平台。該平台不僅支持用户通過上傳圖片快速獲取垃圾類別及置信度，還提供數據圖表展示與智能環保問答功能，旨在通過技術手段輔助垃圾分類推廣，促進公眾環保意識與行為習慣的養成。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝

地址：https://ziwupy.cn/p/oFe8kP

四、卷積神經網絡算法介紹

ResNet50是一種深度殘差卷積神經網絡，由微軟研究院於2015年提出，旨在解決深度神經網絡中的梯度消失和網絡退化問題。其核心創新是引入了“殘差塊”結構，通過跨層連接（Shortcut Connection）將輸入直接傳遞到後面的層，使得網絡能夠學習輸入與輸出的殘差映射。這種設計讓信息在傳播過程中更加順暢，使得訓練極深的網絡（如50層、101層甚至152層）成為可能，同時顯著提升了模型的性能和收斂速度。ResNet50憑藉其出色的表現，已成為圖像識別、目標檢測等計算機視覺任務的強大基準模型和常用特徵提取器。

以下是一個使用TensorFlow和預訓練ResNet50模型進行圖像識別的簡單示例代碼片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 1. 加載預訓練的ResNet50模型（不包含頂部分類層）
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 2. 加載並預處理圖像
img_path = 'your_image.jpg'  # 請替換為你的圖片路徑
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))  # ResNet50要求輸入尺寸為224x224
x = image.img_to_array(img)  # 轉換為NumPy數組
x = np.expand_dims(x, axis=0)  # 擴展維度以匹配模型輸入 (1, 224, 224, 3)
x = preprocess_input(x)  # 應用模型特定的預處理（如均值減法）

# 3. 進行預測
preds = model.predict(x)

# 4. 解碼預測結果（獲取ImageNet類別標籤）
decoded_preds = decode_predictions(preds, top=3)[0]  # 獲取置信度最高的3個預測
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_preds):
    print(f"{i+1}: {label} ({score:.2f})")

這段代碼演示了使用TensorFlow加載預訓練的ResNet50模型並進行圖像分類的完整流程。首先加載模型，然後對輸入圖像進行縮放和預處理，使其符合網絡輸入要求。模型預測會輸出一個向量，通過decode_predictions函數可將其轉換為人類可讀的ImageNet類別標籤及對應的置信度得分。這種方式利用了在大規模數據集上預先訓練好的模型權重，無需從頭訓練即可實現強大的圖像識別能力。

流程簡要説明：

1. 輸入層：接收固定尺寸（如224x224像素）的RGB彩色圖像。
2. 特徵提取層（核心）：包含多個交替的卷積層（提取局部特徵）和池化層（降低特徵圖尺寸，增強魯棒性），這是CNN的核心結構。
3. 全連接層：將提取的二維特徵“展平”為一維向量，並進行高級特徵組合與分類決策。
4. 輸出層：通常使用Softmax函數，將網絡輸出轉換為各個類別的概率分佈（如示例中的10類垃圾）。