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chenyun / 树莓派垃圾分类识别Python

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基于树莓派的垃圾分类识别,师院17级小透明投稿备份来自汤老师的《物联网项目规划与实施》课程期末作业展示。 spread retract

http://garbage.likecy.cn

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chenyun authored 1
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README.md

这是来自绵阳师范学院信息工程学院17级5班汤琳老师物联网工程课程的课堂作业.

成员:
组长:陈云
组员:崔向,黄宏毅,李典耘,蒋志勤

比赛需要故只开源了粗劣的第一个版本demo实现,第二版本改进使用yoloV3模型进行垃圾分类检测,机器臂分拣垃圾,垃圾分类数据集重新收集,并有微信小程序的用户查询垃圾分类及反馈机制 注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件,注意看ReadMe文件

B站视频介绍地址:https://www.bilibili.com/video/av80830870

交流群:1074171553

如果你觉得这个小项目有帮助到你,请为项目点一个star,不管是考试型选手毕设项目被迫营业还是直接拿去二开参加比赛,这些都没问题,开源项目就是人人为我我为人人,但请尊重他人劳动成果,我们都是同龄人.心上无垢,林间有风.

材料清单

  1. 树莓派 1个

  2. pca9685 16路舵机驱动板 1个

  3. 7寸可触摸显示屏一个

  4. MG996R 舵机4个

  5. 垃圾桶4个

  6. usb免驱动摄像头1个

  7. 树莓派GPIO扩展板转接线柱1个

  8. 硅胶航模导线若干

环境需求

训练好的模型文件best.h5地址:https://pan.baidu.com/s/16JyXn9StHv_65RCcg2agcw 提取码: ifhy

1.开发环境

神经网络搭建—python 依赖 tensorflow,keras

训练图片来源华为云2019垃圾分类大赛提供

训练图片地址:https://developer.huaweicloud.com/hero/forum.php?mod=viewthread&tid=24106

下载图片文件后将文件解压覆盖为 garbage_classify 放入 垃圾分类-本地训练/根目录

神经网络开源模型--- resnet50

models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入

resnet50模型文件名:resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

百度就可以找到下载放入即可:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

2.运行开发环境

进入 "垃圾分类-本地训练"目录

环境初始化

  • python3
  • 安装框架flaskpip3 install flask
  • 安装tensorflow,keras等依赖
  • pip3 install tensorflow==1.13.1
  • pip3 install keras==2.3.1

运行

  • 1.命令python3 train.py开启训练
  • 2.命令python3 predict_local.py开启输入图片测试

3. 训练服务模型部署

进入 "垃圾分类-服务部署"目录

  1. output_model 目录存放的是本地训练完成导出的h5模型文件

  2. models 目录需要手动下载resnet50 的模型文件放入

    resnet50模型文件名:resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

    百度就可以找到下载放入即可:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

环境初始化

  • 安装框架flaskpip3 install flask
  • 安装tensorflow,keras等依赖
  • pip3 install tensorflow==1.13.1
  • pip3 install keras==2.3.1

运行

  • 1.命令python3 run.py开启窗口本地调试
  • 2.命令python3 flask_sever.py开启服务部署
  • 3.命令sh ./start.sh开启后台运行服务部署

4.树莓派界面搭建

基于nodejs electron-vue

强烈建议使用cnpm来安装nodejs库

进入 "树莓派端/garbage_desktop"目录

安装依赖

cnpm install

开发模式

cnpm run dev

打包发布

cnpm run build

5.树莓派端flask-api接口操作硬件

进入"进入 "树莓派端/garbage_app_sever"目录"

注意树莓派应该开启I2C,确保pca9685 I2C方式接入后可显示地址

命令:i2cdetect -y 1

查看 地址项 0x40是否已经接入树莓派

运行 python3 app_sever.py 或者 sh start.sh 启动

若提示缺少依赖:

  1. pip3 install adafruit-pca9685
  2. pip3 install flask

Comments ( 1 )

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