基于STM32的智能垃圾箱系统 🌱 项目背景: 随着城市化进程的加快,垃圾分类与处理成为了现代城市管理中的重要课题。传统的垃圾分类方式已经无法满足智能城市对环保、便捷、自动化的需求。因此,基于STM32的智能垃圾箱系统应运而生。该系统不仅能高效实现垃圾分类,还能通过语音识别、图像识别等智能技术提升用户的体验感,为城市垃圾管理提供了全新的解决方案。 🛠 功能介绍: 1. 语音识别功能: 通过“垃圾桶”唤醒语音识别模块。 用户说出垃圾的名称(例如:“厨余垃圾”或“可回收物”),系统自动识别并判断垃圾类型。 系统通过舵机驱动对应垃圾桶打开,用户将垃圾丢入垃圾桶后,垃圾桶盖会在延时一段时间后自动关闭,避免气味外泄。 2. 图像采集与识别功能: 系统搭载OV5642摄像头,采集垃圾图像信息并实时显示在2.4寸TFT彩色显示屏上。 图像识别模块识别垃圾类型,并根据识别结果自动打开对应的垃圾桶。 3. 自学习功能: 系统能够通过摄像头采集垃圾图像信息,构建图像数据库,利用该数据库进行自学习。 学习到的新垃圾种类会生成个性化的垃圾分类模型,方便系统不断提升识别能力,并将分类器保存至存储卡中。 4. 手动开盖功能: 用户可以通过按键手动控制垃圾桶的开盖或关盖功能,以便手动丢垃圾时使用。 5. 垃圾溢满报警功能: 每个垃圾桶上配备了垃圾溢满检测传感器。当垃圾桶满时,系统会通过语音提醒和蜂鸣器鸣叫来提示用户。 同时,系统会在显示屏上实时显示垃圾桶的溢满状态,便于管理人员及时处理。 6. 光线不足时照明灯点亮: 系统内配备光线检测模块,当环境光线不足时,自动点亮垃圾桶上的照明灯,提供更好的视觉体验。 🖥 硬件架构: 1. STM32F103C8T6单片机:负责系统的核心控制,所有传感器和模块的协调工作。 2. SU03T语音识别模块:用于语音命令的识别,支持“垃圾桶”唤醒并实现垃圾分类指令的识别。 3. Maixpy Bit视觉模块:负责图像采集与处理,结合图像识别算法来判断垃圾种类。 #毕业设计 #物联网 #嵌入式 #单片机开发
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