同步操作将从 云中有鹿来/树莓派垃圾分类识别 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
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.
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
题主双非师范院校2021考研狗,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,大家都是同龄人.心上无垢,林间有风.
树莓派 1个
pca9685 16路舵机驱动板 1个
7寸可触摸显示屏一个
MG996R 舵机4个
垃圾桶4个
usb免驱动摄像头1个
树莓派GPIO扩展板转接线柱1个
硅胶航模导线若干
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
进入 "垃圾分类-本地训练"目录
环境初始化
- python3
- 安装框架flask
pip3 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
进入 "垃圾分类-服务部署"目录
output_model 目录存放的是本地训练完成导出的h5模型文件
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flask
pip3 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
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
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:
- pip3 install adafruit-pca9685
- pip3 install flask
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