垃圾识别系统Python

介绍

垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。

效果展示

演示视频

视频地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/lwutss28pac54l3n

部分代码


def upload_img(request):# 图片上传file = request.FILES.get('file')file_name = file.namefile_name = '{}.{}'.format(int(time.time()), str(file_name).rsplit('.')[-1])with open(os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, file_name), 'wb') as f:for chunk in file.chunks():f.write(chunk)upload_url = request.build_absolute_uri(settings.MEDIA_URL + file_name)ImageCheck.objects.create(file_name=file_name, file_url=upload_url)return JsonResponse({'code': 200, 'data': {'url': upload_url}})def check_img(request):# 图片检测image_url = request.POST.get('img_url')if not image_url:return JsonResponse({'code': 400, 'message': '缺少必传的参数'})image_name = image_url.rsplit('/')[-1]image_path = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, image_name)pred_name = check_handle(image_path)obj = ImageCheck.objects.filter(file_name=image_name).last()obj.check_result = pred_nameobj.save()return JsonResponse({'code': 200, 'data': {'pred_name': pred_name}})

实现步骤

● 首先收集需要识别的种类数据集
● 然后基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终得到一个精度较高的模型，并将其保存为h5格式的本地文件。
● 基于Django开发网页端可视化操作平台，HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面。Django作为后端逻辑处理框架。Ajax实现前后端的数据通信。

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