立项原因：
随着城市居民生活水平提升，生活垃圾产生量持续增长，传统垃圾分类依赖人工分拣，存在效率低、准确率不稳定、人力成本高、居民参与意愿不足等痛点。同时，环保政策趋严，对垃圾分类的精细化管理和数据化溯源提出更高要求。因此，立项开发智能垃圾分类桶，旨在通过物联网、AI 识别等技术，解决传统垃圾分类 “分不准、难监管、难激励” 的核心问题，提升垃圾分类效率与居民参与度。
行业场景与业务背景：
行业场景：城市社区、写字楼、学校、商业综合体等公共及民用场景，面向居民、物业、环卫及环保监管部门。
业务背景：
居民端：通过智能桶的自动识别、语音引导、积分激励等功能，降低分类门槛，提升参与积极性；
物业 / 环卫端：实现垃圾投放数据实时统计、满溢预警、路线优化，降低清运成本；
监管端：通过数据看板掌握分类质量、投放趋势，支撑政策落地与考核评估。
1. 项目具体功能模块
AI 智能识别模块：通过内置摄像头与图像识别算法，自动识别投放垃圾的类别（可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾），并语音引导投放至对应桶口。
用户交互与激励模块：支持扫码 / 刷卡登录，记录投放行为并生成环保积分，积分可兑换社区服务或商品。
物联网监控模块：实时监测桶内垃圾容量、满溢状态、设备运行状态，异常情况自动推送预警信息。
数据管理与分析模块：对垃圾投放数据进行统计分析，生成分类质量、投放时段、清运需求等报表，支持可视化展示。
远程运维模块：支持远程升级、故障诊断、参数配置，降低设备维护成本。
2. 项目主要功能描述
自动分类引导：用户投放垃圾时，系统自动识别垃圾类型，通过语音和灯光提示引导投放至对应桶口，降低分类错误率。
积分激励机制：用户完成规范投放后获得环保积分，积分可用于兑换社区周边商家优惠券、公共服务抵扣等，提升居民参与积极性。
满溢预警与清运优化：当桶内垃圾达到预设阈值时，系统自动向环卫部门推送满溢预警，结合历史数据优化清运路线，减少无效清运。
数据化监管：为环保监管部门提供垃圾分类质量、投放趋势等数据看板，辅助政策制定与考核评估，实现精细化管理。
设备智能运维：通过远程监控和诊断，及时发现设备故障，减少现场巡检频次，提升运维效率。
我负责AI 垃圾分类识别模型的训练与优化，包括数据集标注、模型选型、精度调优，确保在复杂光照和干扰条件下仍能准确识别垃圾类别。
物联网终端通信模块的开发与调试，实现智能桶与云端平台的实时数据传输，包括垃圾投放记录、满溢状态、设备故障等信息上报。
用户交互与积分系统的后端逻辑开发，实现扫码登录、积分计算、兑换规则配置等功能，并与社区服务平台进行接口对接。
参与系统架构设计，负责前后端接口定义、数据存储方案选型，以及性能瓶颈分析与优化。
负责项目的测试与运维支持，包括单元测试、集成测试、压力测试，以及上线后的故障排查与版本迭代。
项目技术栈、架构及实现亮点与难点
技术栈
前端：Vue.js + Element UI，用于开发管理后台和用户小程序界面。
后端：Spring Boot + MyBatis，提供 RESTful API 服务，处理业务逻辑与数据交互。
AI 识别：基于 PyTorch 框架的轻量型 CNN 模型，结合迁移学习提升小样本下的识别精度。
物联网：采用 MQTT 协议实现设备与云端通信，使用 LoRa/WiFi 双模通信保障不同场景下的网络覆盖。
数据存储：MySQL 存储结构化业务数据，Redis 缓存热点数据与用户积分，时序数据库 InfluxDB 存储设备监控数据。
系统架构
采用云边端一体化架构：
端侧：智能垃圾分类桶作为边缘节点，负责本地识别、数据采集与初步处理。
边侧：部署在社区的边缘网关，负责数据汇聚、本地缓存与边缘计算，降低云端压力。
云侧：提供统一的设备管理、数据存储、分析与应用服务，支持多租户与大规模设备接入。
实现亮点
轻量型 AI 模型部署：将训练后的模型压缩并部署到边缘设备，实现本地实时识别，避免网络延迟与隐私泄露。
多模态交互：结合语音、灯光、屏幕提示，降低用户操作门槛，提升使用体验。
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