基于微信小程序的垃圾分类平台设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

课题题目为基于微信小程序的垃圾分类平台的设计与实现。我国是一个人口巨大的国家，这必然会导致我们所产生很多的垃圾，如生活垃圾，工业废料等等。为了针对这些不同类别的垃圾，我国对垃圾进行了分类，包括可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾以及其他垃圾，并且我国制定相关的政策来管控目前的局面。但是，我们很多小地方对于垃圾分类不够重视，对于各种分类的方式所对应的垃圾种类不太清楚，导致大家对于垃圾分类政策响应不够积极。 本课题的目的则是方便大家快速的识别生活中垃圾的种类，更准确、有效的将垃圾投放置指定的位置，减少清洁人员的工作量，减少了垃圾对土地资源的污染、对空气体的污染，加快垃圾转化成新能源的速度，更好，更快，更绿色的便利我们的生活。

2. 课题关键问题和重难点

本课题的总目标是设计出能够帮助用户识别生活中的各类垃圾和帮助用户了解和熟知垃圾分类的知识的一个便捷式的小程序。本课题可以分成三个模块：拍照识别垃圾的类别并查询垃圾桶位置模块，垃圾资讯浏览以及知识答题模块，后台数据信息管理模块。第一个模块（拍照识别垃圾的类别并查询垃圾桶位置模块），关键问题在于拍照识别出垃圾名称，并且对应到合适的垃圾种类，以及定位到用户当前的位置，并为其查询到附近垃圾桶的位置。

第二个模块（垃圾资讯浏览以及知识答题模块），关键问题在于搜索到相关垃圾分类的信息，

设置答题模块和答题后答案自动显示的功能。第三个模块（后台数据信息管理模块），关键问题在于维护用户信息、资讯信息、垃圾分类信息、垃圾桶的位置信息等等。

3. 国内外研究现状（文献综述）

当前国内垃圾分类小程序开始在诸多城市投放试点运行，居民可以查询所在城市的垃圾分类的标准和要求以及垃圾分类的政策，并可以直观的观察到各个城市的分类标志情况和新标准调整情况。

就目前而言，图像识别具有一定的优势，具体体现在处理精度高，灵活性好，适用面宽，因此广泛应用于各个领域当中，比如医学，航天航空，通信等方面。但是在实际发展的过程当中，大多数信息都属于二维信息，处理信息量比较大，对于计算机存储要求以及运行速度的要求都很高，因此技术的难度也就上去了。

当前快餐时代下，无需下载安装即可使用的应用——小程序，基于微信平台来实现，用户只需要通过扫描给定的二维码信息，便可快速上手小程序的内容。由于它天生就携带流量的原因，依靠着微信社交网络，已经受到用户的青睐。微信小程序推出的云服务几乎提供完整的服务功能^[1]，比如云函数，数据库，存储器和云调用的基本功能，相对于传统的开发模式，如今的这代更加简洁，开发周期更短^[2]。

4. 研究方案

本课题为垃圾分类系统分成四个模块：拍照识别垃圾的类别并查询垃圾桶位置模块，垃圾资讯浏览，知识答题模块，后台数据信息管理模块。拍照识别垃圾的类别并查询垃圾桶位置模块中必须完成拍照识别出垃圾的名称，并且垃圾可以归类到所对应类别当中，快速定位到当前的位置，并查询到附近垃圾桶的位置。垃圾资讯浏览可以帮助用户了解当前垃圾分类的政策以及分类具体垃圾分类的相关信息。垃圾分类答题模块提供给用户学习和巩固垃圾分类知识的功能，帮助用户更牢固的掌握学来的垃圾分类的信息。后端信息管理，包括对用户信息、垃圾桶位置信息、资讯信息等一系列数据的管理。

拍照识别垃圾的类别并查询垃圾桶位置模块中关键问题在于对照片图像进行图像识别，利用深度学习的算法，智能的归类到所对应的垃圾类别。解决方案：认真学习卷积神经网络模型，掌握好卷积层，池化层，连接层，分类器这些神经网络的细节内容，研读参考文献的内容，借鉴优秀的算法框架，联系本项目的内容。

5. 工作计划

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