基于深度学习的智能垃圾分类系统产品系统Vibe Coding

随着城市化进程的加快，生活垃圾产量急剧增加，“垃圾围城”已成为制约城市发展的严重问题。传统的垃圾分类主要依靠人工分拣，存在效率低下、工作环境恶劣、分类准确率不稳定等痛点。因此，开发一套基于深度学习的智能垃圾分类系统，实现对生活垃圾的自动识别与分类，对于提高垃圾处理效率、降低人工成本、推动绿色环保与智慧城市建设具有重要的现实意义

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易部署的特点，适用于社区、学校等场景，助力城市垃圾分类智能化升级。

项目采用Python语言，基于PyTorch框架实现。使用MobileNetV2预训练模型进行迁移学习，通过数据增强提升泛化能力。后端用Flask搭建RESTful API，前端采用HTML/CSS/JavaScript开发交互界面。系统包含数据预处理、模型训练、分类判定、结果展示四大模块，支持图片上传和摄像头实时识别，通过Softmax分类和置信度阈值判定，实现垃圾的精准识别与分类指导