第一章 研究背景與意義
1.1 研究背景
隨着全球城市化進程的加速，垃圾產量逐年攀升，垃圾分類已成為各國實現可持續發展的重要議題。傳統垃圾分類依賴人工分揀，存在效率低、成本高、分類準確率不足等問題。例如，不同城市對垃圾分類標準存在差異（如可回收物、廚餘垃圾、有害垃圾等），普通居民因缺乏專業知識難以準確區分，導致分類錯誤率較高。此外，傳統方式難以應對複雜垃圾類型（如混合材質物品）的識別需求。
近年來，人工智能（AI）技術的突破為垃圾分類提供了新的解決方案。基於深度學習的圖像識別技術能夠通過分析垃圾的視覺特徵（形狀、顏色、紋理等）實現快速分類，顯著提升分類效率與準確性。同時，移動終端的普及使得用户可通過手機攝像頭實時獲取垃圾信息，結合雲端AI算法實現“隨時隨地”分類指導。因此，開發基於圖像識別的智能垃圾分類系統，既是技術發展的必然趨勢，也是社會環保需求的迫切要求。
1.2 研究意義
（1）社會價值
提升環保效率：通過自動化分類減少人工干預，降低分類成本，推動垃圾減量化、資源化。
促進公眾參與：系統以用户為中心設計交互功能（如社區論壇、知識測試），增強公眾環保意識與參與感。
（2）技術價值
推動AI落地應用：將圖像識別技術應用於環保領域，探索多模態數據（圖像、文本、用户行為）的融合分析方法。
優化模型性能：針對垃圾圖像的複雜性（如遮擋、光照變化），研究輕量化模型部署方案，提升識別實時性。
（3）政策支持
全球多國已出台垃圾分類法規（如中國《生活垃圾分類制度實施方案》），系統可為政策實施提供技術支撐，助力“雙碳”目標實現。
第二章 需求分析
2.1 用户需求
（1）核心功能需求
垃圾分類識別：用户通過拍攝垃圾照片，系統需快速返回分類結果（如“塑料瓶屬於可回收物”）。
分類知識學習：提供垃圾分類標準説明、常見錯誤案例（錯題本）及互動答題功能，幫助用户掌握分類規則。
社區交互：用户可在論壇分享經驗、提問或反饋意見，形成“學習-實踐-反饋”閉環。
（2）用户體驗需求
操作便捷性：界面需簡潔直觀，支持一鍵拍照識別、歷史記錄查詢（如在線答題記錄）。
個性化服務：根據用户歷史行為（如常錯分類類型）推薦定製化學習內容。
2.2 系統需求
（1）功能需求
圖像識別模塊：需支持高精度分類，適應複雜場景（如模糊圖像、多物體疊加）。
用户管理模塊：實現賬號註冊、信息管理（如手機號綁定）、數據安全（密碼加密存儲）。
數據存儲與分析：記錄用户行為數據（發帖、答題、反饋），為優化模型和界面提供依據。
（2）非功能需求
實時性：圖像識別響應時間需控制在1秒內。
可擴展性：系統需兼容未來新增垃圾類別或分類標準更新。
穩定性：在高併發用户訪問下保持服務可用性（如社區論壇發帖功能）。
2.3 競品分析
現有垃圾分類APP多侷限於數據庫查詢或簡單文字搜索，缺乏圖像識別與用户交互功能。本系統通過整合AI技術、個性化學習與社區互動，形成差異化優勢：
智能問詢：對比傳統文字輸入，圖像識別更符合用户“所見即所得”需求。
錯題本與答題記錄：幫助用户針對性改進，提升學習效率。
第三章 功能設計
3.1 系統架構設計
系統採用“前端-後端-AI模型”分層架構：
前端：移動端APP（如Android/iOS），包含用户交互界面（拍照、發帖、個人中心等）。
後端：負責用户數據管理、請求轉發、結果返回，採用RESTful API設計。
AI模型：部署輕量化深度學習模型（如MobileNet），通過雲端服務器或邊緣計算設備實現實時識別。
3.2 核心功能模塊設計
（1）圖像識別模塊
流程設計：
用户拍攝或上傳垃圾圖片；
前端預處理圖像（裁剪、增強對比度）；
調用AI模型進行特徵提取與分類；
返回分類結果及處理建議（如“電池需投入有害垃圾桶”）。
技術選型：採用卷積神經網絡（CNN），結合遷移學習優化小樣本分類性能。
（2）用户管理模塊
功能清單：
賬號註冊/登錄（支持手機號驗證）；
個人信息管理（如修改密碼、綁定設備）；
歷史記錄查詢（答題、錯題、發帖記錄）。
數據安全：用户密碼加密存儲（如SHA-256），隱私數據脱敏處理。
（3）學習與交互模塊
錯題本：自動記錄用户分類錯誤的物品，提供正確分類解析及類似物品推薦。
在線答題：設計選擇題/判斷題庫，覆蓋常見垃圾分類場景，答題後生成成績報告。
智能問詢：除圖像識別外，支持文字/語音輸入查詢（如“過期藥品屬於什麼垃圾？”）。
（4）社區論壇模塊
發帖與回帖：用户可發佈分類技巧、問題求助等內容，支持圖片/文本混合編輯。
意見反饋：用户可提交系統改進建議，後台管理員定期處理並更新FAQ。
3.3 界面設計
（1）首頁：提供快速拍照入口、熱門分類知識推薦。
（2）個人中心：集成用户信息、收藏內容、歷史記錄（仿示例圖佈局，含“我的收藏”“錯題本”等入口）。
（3）社區論壇：分板塊展示帖子列表，支持點贊、評論、分享。
3.4 數據流設計
用户拍照後，圖像數據經壓縮上傳至服務器；
AI模型返回分類結果，後端結合用户歷史數據生成個性化提示；
用户行為數據（如答題記錄）存儲至數據庫，用於模型迭代與推薦優化。
小物體識別率）與用户體驗迭代（如界面交互簡化），推動系統從實驗室到實際場景的落地應用。
