【深度学习毕设选题】基于EfficientNet模型的垃圾分类目标检测系统

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本次文章主要是介绍基于深度学习的垃圾分类目标检测系统

1、垃圾分类目标检测系统 -前言介绍

1.1背景

随着垃圾数量不断增加，垃圾分类已成为绿色城市建设的重要内容。但在实际生活中，用户常常难以准确区分垃圾类别，人工判断效率也较低。为解决分类识别不便、结果不准确等问题，本课题设计了一套基于EfficientNet的垃圾分类目标检测系统，为用户提供智能化分类辅助。

1.2课题功能、技术

本系统采用B/S架构进行设计，系统角色包括普通用户和系统管理员。普通用户可以完成注册登录、单张图片检测、批量图片检测、视频逐帧检测和摄像头实时检测，并查看垃圾类别、识别置信度以及Top5预测结果，同时支持检测历史查询、图片放大预览和记录删除。管理员登录后，可以查看数据看板、检测记录、用户信息、文章内容、文章分类和系统日志，并对系统运行数据进行统计分析。系统后端采用Python语言和Django框架开发，使用MySQL完成用户、检测记录、文章及日志等数据的存储；前端采用Vue 3构建交互页面和可视化界面；模型部分基于PyTorch实现，选用EfficientNet-B0作为核心分类网络，并利用OpenCV完成图片读取、视频处理和摄像头画面采集。系统还接入DeepSeek API，为用户提供垃圾分类相关的智能问答服务。

1.3 意义

系统能够降低垃圾分类的使用门槛，提高识别效率和分类准确性，同时支持多种检测方式和智能问答功能。管理员还可以通过真实数据统计了解系统运行情况，为管理决策和功能优化提供依据，对智能垃圾分类系统的应用具有一定参考价值。

2、垃圾分类目标检测系统 -研究内容

1. 数据采集：过公开垃圾分类数据和实际拍摄图片采集样本，覆盖可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾等类别，并补充不同光照、角度、背景和距离下的图像，为模型训练与系统测试提供数据基础。
2. 数据清洗与处理：对采集的数据进行重复图片删除、异常样本筛除和类别检查，统一图片格式与尺寸，并通过裁剪、旋转、翻转和亮度调整等方式扩充样本，提高数据质量和模型对复杂场景的适应能力。
3. 数据可视化：根据检测记录对检测数量、时间分布、垃圾类别、置信度和检测来源进行统计，利用前端图表展示近七日趋势、24小时分布、雷达图、散点图和置信度区间，直观反映系统运行情况。
4. 模型构建：采用PyTorch搭建基于EfficientNet-B0的垃圾分类模型，根据垃圾类别数量调整分类层，利用训练集完成模型训练，并通过验证集评估准确率和损失变化，保存效果较好的模型用于系统推理。
5. Web系统开发：采用Django开发后端接口和业务逻辑，使用MySQL保存用户、检测、文章及日志数据，前端使用Vue 3实现页面交互，结合OpenCV完成图片、视频和摄像头处理，并接入DeepSeek实现智能问答。

3、垃圾分类目标检测系统 -开发技术与环境

• 开发语言：Python
• 后端框架：Django
• 前端：Vue3
• 数据库：MySQL
• 算法：EfficientNet-B0模型
• 开发工具：Pycharm

4、垃圾分类目标检测系统 -功能介绍

（创新点亮点：EfficientNet-B0模型、智能问答（对接 DeepSeek）、大屏可视化）
系统角色：用户、管理员

系统功能概述：

1）普通用户：支持用户注册与登录、单张图片检测、批量图片检测、视频逐帧检测、摄像头实时检测，并显示垃圾类别、置信度和 Top5 结果；支持

检测历史查询、图片放大预览和记录删除。

2）系统管理员：管理员登录后，可查看数据看板、检测记录、用户信息、文章内容、文章分类和系统日志，并支持真实数据统计与可视化展示。

3）数据看板：展示累计检测量、今日检测量、平均置信度、近七日趋势、24 小时分布、垃圾类别散点图、雷达图、来源占比和置信度区间。

4）智能问答：对接 DeepSeek，提供垃圾分类相关智能问答功能。

5、垃圾分类目标检测系统 -论文参考

6、垃圾分类目标检测系统

6.1演示视频

演示视频连接

6.2演示图片

1、用户端：
☀️首页☀️

☀️图像检测☀️

☀️批量图像检测☀️

☀️AI-智能问答☀️

☀️视频检测☀️

2、管理员端：

☀️大屏☀️

☀️检测记录☀️

7、代码展示

1.单张图片垃圾分类检测功能【代码如下（示例）：】

MODEL_PATH="weights/efficientnet_b0.pth"CLASS_NAMES=["可回收物","有害垃圾","厨余垃圾","其他垃圾"]device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=torch.load(MODEL_PATH,map_location=device)model.eval()transform=transforms.Compose([transforms.Resize((224,224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])])@csrf_exempt def image_detection(request):ifrequest.method!="POST":returnJsonResponse({"code":405,"message":"请求方式错误"})image_file=request.FILES.get("image")ifimage_file is None:returnJsonResponse({"code":400,"message":"请上传图片"})image=Image.open(image_file).convert("RGB")image_tensor=transform(image).unsqueeze(0).to(device)with torch.no_grad(): output=model(image_tensor)probability=torch.softmax(output,dim=1)[0]values, indexes=torch.topk(probability,5)top5=[]forvalue, indexinzip(values, indexes): top5.append({"category":CLASS_NAMES[index.item()],"confidence":round(value.item(),4)})result=top5[0]DetectionRecord.objects.create(username=request.user.usernameifrequest.user.is_authenticatedelse"游客",category=result["category"],confidence=result["confidence"],source="单张图片")

2.数据看板统计功能【代码如下（ 示例）：】

trend_data=[]foroffsetinrange(7): current_day=start_day + timedelta(days=offset)count=DetectionRecord.objects.filter(created_at__date=current_day).count()trend_data.append({"date":current_day.strftime("%Y-%m-%d"),"count":count})confidence_data=[]ranges=[(0,0.6),(0.6,0.8),(0.8,0.9),(0.9,1.01)]forlower, upperinranges: count=DetectionRecord.objects.filter(confidence__gte=lower,confidence__lt=upper).count()confidence_data.append({"range":f"{int(lower * 100)}%-{int(upper * 100)}%","count":count})returnJsonResponse({"code":200,"totalCount":total_count,"todayCount":today_count,"averageConfidence":round(average_confidence,4),"categoryData":category_data,"sourceData":source_data,"trendData":trend_data,"confidenceData":confidence_data})

8、结语（文末获取源码）

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