1. 研究目的与意义
1、地球上大约有70亿的人口，随着社会发展，各种社会经济活动都会产生极大量的垃圾，进而引发了全球规模的环境破坏，而且这些都呈上升姿态。当前中国城市的生活垃圾总量也在逐年增加。目前中国的城市垃圾人均年产量约为290～440千克，且以每年8%～10%的速度增长 。近年我国每年产生约1.6亿吨的城市垃圾，如何对这些垃圾进行处理、如何进行环境保护呢？垃圾分类回收处理是解决上述问题的最好方法了。
目前，我国垃圾分类回收已全面展开。目前大多数城市将垃圾分为几大类：干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收物，这样的分类方式让很多人感到困惑，对于一个物品属于什么样的垃圾很难准确把握。此时，如果给垃圾拍一张照片就可以了解垃圾的种类，将是极为便利的。
2、图像识别技术近年来在计算机上应用广泛，许多基于图像识别的技术如人脸识别、指纹识别、条码识别等已经落地，并得到广泛的应用。
2. 研究内容和预期目标
本课题主要研究的内容是利用 python实现垃圾分类自动识别系统，将垃圾图像识别系统作为图像预处理模块可嵌入在垃圾分类系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现垃圾的识别定位。利用傅里叶变换以及相关性法算实现图像识别。并实现语音系统及客户端的应用。
首先要解决垃圾图像的识别，图像的预处理和分析，之后解决语音系统的应用，客户端的链接。
写作提纲：首先写图片处理模块；之后写交互设计与系统整合。
3. 国内外研究现状
1、国内外关于生活垃圾分类的研究现状
在垃圾分类方面，西方发达国家凭借着半个多世纪的研究以及实际操作，已经形成了各自完整的分类系统，并且取得了显著的效果。相比之下，我国的垃圾分类还正处于发展阶段，因为仍需要向其他国家借鉴学习。
垃圾的有效分类是一套完整的生活垃圾分类体系的根基。国外对于垃圾的分选主要运用的方法有筛分、重选、风选、浮选、磁选、电选以及光选等。这些垃圾分类的方法都是先将垃圾收集起来，然后根据垃圾大小、形状、成分等多种不同的特征进行垃圾的分类筛选。但是都没有做到从投掷垃圾这环节出发的。
4. 计划与进度安排
2、学习对图像的细节处理，切割、定位等；
3、设计用户图形交互界面，学习python语音包的使用方式，实现点击识别图片，语音播报等功能；
4、 完成系统，并配有独立客户端
5. 参考文献
[1]HERRMANN FJ, HENNENFENT G. Non-parametric seismic data recovery with curvelet frames[J]. Geophysical Journal International,2008,1(1):233-248.
[2]PARAGIOS N., MELLINA-GOTTARDO O., RAMESH V.. Gradient vector flow fast geometric active contours[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2004,3(3):402-407.
[3]常发亮,刘静,乔谊正. 基于遗传算法的彩色图像二维熵多阈值自适应分割[J]. 控制与决策,2005,20(6):674-678.doi:10.3321/j.issn:1001-0920.2005.06.016.
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