垃圾识别应用主要体现在AI图像垃圾识别技术上，这是一种基于人工智能和计算机视觉技术的图像处理技术，广泛应用于各个领域以提高垃圾处理的效率和准确性。

1、垃圾识别效果图

2 垃圾识别任务分析

• 综合利用Python语言、Qt开发模块，OpenCV开发模块与PyTorch模块完成一个基于ResNet网络的垃圾分类识别程序，主要功能如下：

  1. 良好的UI界面；

  2. 训练模型；

  3. 识别模型；

  4. 调用识别模型实现垃圾分类应用；

3 垃圾识别目标分析

• 通过本实验的完成，强化、巩固、扩展Python的开发技术与机器视觉技术，本实验具体包含的技能：

  1. 基础：熟练掌握Python语言的开发应用；

  2. GUI：掌握PyQt模块编程技术；

  3. 核心：掌握OpenCV模块编程技术与PyTorch深度学习编程技术；

     1）掌握OpenCV中图像处理技术；

     2）掌握ResNet卷积神经网络；

     3）掌握模型训练的编程模式；

     4）掌握模型存储与加载；

     5）掌握识别模块的调用与图像预处理；