1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快，城市垃圾产量逐年增加，垃圾分类作为解决垃圾问题的重要途径，日益受到重视。
传统的垃圾分类方式主要依靠人工识别和分类，存在效率低下、成本高昂、容易出错等问题。
近年来，物联网、人工智能等新一代信息技术的快速发展，为垃圾分类提供了新的技术手段和解决思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在垃圾智能分类回收领域进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内在垃圾分类回收领域起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容如下：
1.基于物联网的垃圾智能分类回收系统需求分析：分析当前垃圾分类现状及存在问题，对用户需求和系统功能需求进行详细分析。
2.基于物联网的垃圾智能分类回收系统总体设计：设计系统的架构，包括硬件架构、软件架构、网络架构等，并对系统功能模块进行划分。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研法：通过查阅国内外相关文献资料，了解垃圾智能分类回收系统的研究现状、发展趋势以及关键技术，为本课题的研究提供理论基础和技术参考。
2.系统分析法：采用系统工程的思想和方法，对垃圾智能分类回收系统进行需求分析、功能设计、架构设计等，确保系统的完整性和可行性。
3.实验研究法：搭建实验平台，对垃圾分类识别算法、传感器模块、数据采集与传输模块等进行实验验证，收集实验数据并进行分析，优化系统设计，提高系统性能。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多源信息融合的垃圾分类识别方法：传统的垃圾分类识别方法多基于单一信息源，如图像、重量等，本课题将结合多种信息源，如图像、重量、材质等，构建多源信息融合的垃圾分类识别模型，以提高垃圾分类的准确率。
2.基于边缘计算的垃圾分类回收系统架构：为了提高垃圾分类识别的实时性和效率，本课题将采用边缘计算的架构，将部分计算任务放到边缘设备上进行处理，减少数据传输延迟和服务器负载。
3.基于用户激励机制的垃圾分类回收系统：为了提高用户的参与度，本课题将设计一种用户激励机制，根据用户的垃圾分类行为给予相应的奖励，以鼓励用户积极参与垃圾分类。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李华,史浩山,王晓东,等. 基于深度学习的智能垃圾分类系统设计[J]. 计算机应用, 2020, 40(S1): 289-294.
2.张涛,林闯,王志坚. 基于物联网的智能垃圾分类回收系统设计[J]. 电子技术与软件工程, 2019(15): 147-149.
3.王立鹏,郭阳,刘伟,等. 一种基于物联网的智能垃圾分类系统设计[J]. 传感器与微系统, 2019, 38(10): 132-135.
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