1.摘要

        垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN). 实验结果证明, GCN 在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。最后，本文基于训练好的GCN模型实现一个垃圾分类系统，该系统旨在向用户提供垃圾分类的知识，介绍不同类型的垃圾，并提供一个实用的界面，使用深度学习模型对垃圾图片进行分类。

2.基于卷积神经网络的垃圾分类模型实现与训练

垃圾数据集统计如下：（大家可以自己基于该数据集添加更多的类别）

************************************************************
                  Total Images per class
************************************************************
* cardboard => 403 images
* glass => 501 images
* metal => 410 images
* paper => 594 images
* plastic => 482 images

具体数据展示为：

1. 加载和预处理数据：

   # Load and preprocess the data
   train_datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True, rescale=1./255, zoom_range=0.2, validation_split=0.2)train_generator = train_datagen.flow_from_directory("./dataset/",target_size=(128, 128),batch_size=100,class_mode='categorical',subset='training'
   )validation_generator = train_datagen.flow_from_directory("./dataset/",target_size=(128, 128),batch_size=100,class_mode='categorical',subset='validation'
   )
   

   使用ImageDataGenerator加载和预处理训练数据和验证数据。在这里，数据进行了水平翻转、像素值缩放和缩放范围设置，并划分了验证集。

2. 模型架构：创建了一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，并依次添加了两个卷积层、池化层、Flatten层以及三个全连接层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降维，全连接层用于分类。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3,3), input_shape=(128, 128, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(300, activation='relu'))
model.add(Dense(150, activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

        使用Conv2D函数添加一个卷积层，参数包括：32个滤波器（filters）：表示该层输出的特征图数量。卷积核大小为(3, 3)。输入形状为(128, 128, 3)，表示输入图像的尺寸为128x128，通道数为3（RGB）。激活函数为ReLU。padding设置为'same'，表示对输入图像进行边界填充，保持输出与输入尺寸相同。使用MaxPooling2D函数添加一个最大池化层，参数为池化核大小为(2, 2)，用于降低特征图的空间维度。再次添加一个相同参数的卷积层和池化层，用于进一步提取图像特征并降维。使用Flatten函数添加一个Flatten层，用于将多维数据压扁成一维数据，以便连接到全连接层。添加两个全连接层，分别包含300个和150个神经元，使用ReLU激活函数。添加一个输出层，包含5个神经元，对应5个类别（假设是5类问题），使用softmax激活函数进行多类别分类。

3. 训练模型：

最终，准确率可以训练达到90%左右。并使用save方法保存训练好的模型到文件中。

3.基于深度学习的垃圾分类系统实现

        将训练好的模型集成到 Flask 应用程序中：在 Flask 应用程序的代码中，添加模型的加载和预测函数。确保模型可以正确加载并对上传的图片进行预测。在服务器上部署 Flask 应用程序：将整个 Flask 应用程序上传到服务器，并确保服务器上已经安装了 Flask 和其他必要的依赖项。然后通过命令行运行 Flask 应用程序，使其在服务器上监听指定的端口。确保可以通过浏览器访问：在浏览器中输入服务器的 IP 地址或域名，加上相应的端口号（默认为 5000），即可访问部署好的 Flask 应用程序。本文将要实现的垃圾分类系统包含以下功能：
1.上传图片进行预测：用户可以通过网页界面上传垃圾图片。上传的图片会经过预处理，并使用预先训练好的深度学习模型进行分类预测。
2.预测结果展示：系统会将分类预测结果显示在网页上，告知用户该垃圾属于哪一类别。结果展示以图文结合的方式呈现，包括图片和分类标签。
3.多类别分类：模型可以对多种类别的垃圾进行分类，例如纸张、玻璃、金属、塑料等。
每个类别都有对应的图片和说明，用户可以通过预测结果了解垃圾的分类情况。
4.响应式界面设计：界面设计采用了响应式布局，适配不同大小的屏幕，提供良好的用户体验。
5.关于本项目页面：提供了关于本项目的介绍，说明了垃圾分类的重要性以及项目的解决方案。
6.展示了几种常见垃圾的图片和说明，增加了用户对垃圾分类的认识。
7.轮播图片展示：在页面顶部设置了轮播图片，通过动态展示图片和配文吸引用户关注。

        在项目文件夹中创建一个名为 templates 的文件夹，然后在其中创建 HTML 文件，设计上传图片的界面（例如 index.html）和显示预测结果的界面（例如 result.html）。最后设计实现的界面如下：

开始进行垃圾图像预测：

 上传图像：

预测：

4.总结 

        本文主要研究了基于深度学习和 Flask 的垃圾分类系统的设计与实现过程。首先，提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN)，实验结果证明, GCN在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。其次，是Flask 应用程序开发部分，将深度学习模型应用于垃圾分类系统中。这个系统可以让用户上传垃圾图片，然后通过深度学习模型进行分类预测，最终展示预测结果给用户。

本文代码基于python3.7.0配置numpy==1.19.5、Flask==1.0.2、Keras==2.2.4、tensorflow等

完整代码下载链接：

https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/89183885