【深度学习项目】基于YOLOv8的智能垃圾识别研究 基于目标检测的垃圾分类图像识别系统的设计与实现，支持视频、摄像头、图片检测
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项目实战|基于YOLOv8生活垃圾分类识别系统毕设源码
文章目录
- 1、研究背景
- 2、研究目的和意义
- 3、系统研究内容
- 4、系统页面设计
- 5、参考文献
- 6、核心代码
1、研究背景
当前城市化进程加速推进，生活垃圾产生量呈现爆发式增长态势，传统人工垃圾分类模式面临效率低下、识别准确率不稳定、人力成本高昂等现实困境。随着深度学习技术的突破性进展，计算机视觉在目标检测领域展现出强大的应用潜力。YOLOv8作为新一代实时目标检测算法，在检测精度与推理速度之间实现了优异平衡，为生活垃圾的自动化识别提供了技术基础。在此背景下，构建基于YOLOv8的生活垃圾分类识别系统成为解决当前垃圾分类难题的有效路径，通过智能化手段实现垃圾类别的自动识别与精准分类，满足现代社会对高效、准确垃圾分类处理的迫切需求，推动环保工作向数字化、智能化方向转型。
2、研究目的和意义
本系统旨在构建一套完整的生活垃圾智能识别解决方案，集成图片批量检测、视频时间轴分析与实时摄像头监测三大核心功能模块。通过开发直观的Web交互界面，实现用户上传图片后的即时分类识别，支持单张或多张图片并行处理，最多可同时检测五张图片。针对视频资源，系统提供逐秒时间轴检测能力，精确记录每个时间节点的垃圾类型与置信度变化，生成完整的时间轴统计报告。实时检测模块调用本地摄像头，实现毫秒级响应的垃圾识别与动态统计，支持开启与停止检测的灵活控制。系统同步配置检测历史管理、置信度阈值自定义调节及可视化结果展示功能，形成从数据采集、智能分析到结果呈现的全流程闭环管理体系。
该系统的研发具有重要的实践价值与社会效益。从技术层面看，系统充分验证了YOLOv8算法在复杂场景下的垃圾识别性能，通过置信度阈值动态调节机制提升了模型对不同环境的适应能力，实现了检测精度与效率的平衡。从环保角度分析，智能分类系统能够显著降低人工分拣成本，提高可回收资源的精准回收率，减少因分类不当造成的环境污染。从用户体验维度考量，系统提供的检测统计面板与时间轴分析功能，使垃圾分类过程透明化、数据化，增强了公众参与垃圾分类的积极性与准确性。系统的模块化架构设计便于后续功能扩展，为智慧城市建设中的垃圾分类信息化管理提供了可复用的技术框架与实施范例。
3、系统研究内容
系统开发围绕前端交互、后端服务与算法模型三个层面展开。前端采用现代化Web技术构建响应式界面，实现图片拖拽上传、视频预览、实时视频流展示及带标签框的检测结果可视化渲染，包含个人中心与通知公告管理模块。后端基于Python架构集成YOLOv8推理引擎，开发API接口处理检测请求，实现检测历史的持久化存储、查询与删除功能。核心算法层针对生活垃圾数据集进行模型训练与优化，支持可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾、不可回收垃圾等多类别识别，通过调节置信度参数控制检测灵敏度。系统特别实现了时间轴统计功能，对视频流按秒级粒度进行采样分析，记录每个时间点的主要检测类型与平均置信度百分比。实时检测模块通过流式数据传输实现前后端通信，确保检测结果的即时推送与右侧统计面板的动态更新。
4、系统页面设计
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5、参考文献
[1]林华. 基于机器视觉的生活可回收垃圾图像识别方法[J].信息技术,2025,(12):65-70.DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2025.12.011.
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[3]刘颖欣. 基于STM32的图像识别智能垃圾分类系统设计[J].运城学院学报,2025,43(06):50-54.DOI:10.15967/j.cnki.cn14-1316/g4.2025.06.006.
[4]张迪迪,王磊磊,赵义鹏,等. 基于实例分割的可回收垃圾识别方法[J].电子器件,2025,48(06):1414-1419.
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[7]李胜,熊家昌,余洪,等. 融合目标检测算法的无人机河面漂浮垃圾识别模型构建[J].无人机,2025,(11):33-35.
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[9]拜合提亚尔·安瓦尔. 基于边缘算力和改进YOLOv10算法的智能垃圾分类系统[J].电子技术应用,2025,51(11):90-97.DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.256345.
[10]姬辰名. 基于ECA-ShuffleNetV2的智能垃圾分类识别研究[J].无线互联科技,2025,22(20):11-15+53.
[11]刘权,闫金萌,喻恒,等. 基于深度学习的多分类垃圾识别系统设计与实现[J/OL].通信与信息技术,1-7[2026-01-26].https://link.cnki.net/urlid/51.1635.TN.20250928.1921.002.
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[13]韩德威,陈泓源,杨大宇,等. 基于K210的一种智能垃圾桶的设计[J].科技与创新,2025,(17):49-53.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2025.17.014.
[14]甘海琴,李烁瀚,张裕弘,等. 基于卷积神经网络技术的智能垃圾分类箱设计[J].电脑编程技巧与维护,2025,(08):143-145+167.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2025.08.031.
[15]丁佳敏,郭小颖,王乐,等. 基于深度学习的车载垃圾图像分类与识别系统设计与实现[J].汽车电器,2025,(08):86-88.DOI:10.13273/j.cnki.qcdq.2025.08.044.
[16]宋丽珍,尹子贤,赵东伟,等. 基于Inception-ResNetV2模型的沙滩垃圾识别与分类装置设计[J/OL].机械工程师,1-5[2026-01-26].https://link.cnki.net/urlid/23.1196.TH.20250818.1309.004.
[17]吴海天. 浅析基于图像识别技术的在校垃圾智能分类[J].中国设备工程,2025,(15):26-28.
[18]陈思杨,吴浩,刘红. 基于YOLOv7的垃圾目标识别及焚烧检测研究[J].价值工程,2025,44(23):14-16.
[19]宋肽宇,吴燕燕,汪凌志,等. 基于改进YOLOv5s的智能垃圾识别分拣装置[J/OL].机电工程,1-11[2026-01-26].https://link.cnki.net/urlid/33.1088.TH.20250731.1433.008.
[20]方武,连圣阳,落莉莉. 基于深度卷积神经网络的水面垃圾识别方法[J].工业控制计算机,2025,38(07):79-81.
6、核心代码
class RealtimeWasteDetector:
"""
实时垃圾检测核心类（对应截图"实时检测"页面）
支持本地摄像头和RTMP视频流，通过WebSocket推送实时结果
"""
def __init__(self, model_path: str = 'best.pt'):
# 加载模型并优化推理速度（使用半精度或INT8可进一步提升性能）
self.model = YOLO(model_path)
self.model.to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 检测参数配置（对应截图中的滑动条配置）
self.conf_threshold = 0.4
self.iou_threshold = 0.45
self.input_size = (640, 640) # YOLOv8输入尺寸
# 类别定义
self.class_names = {0: '可回收垃圾', 1: '有害垃圾', 2: '厨余垃圾', 3: '不可回收垃圾'}
self.is_running = False # 控制检测循环的开关
# 实时统计缓存（用于计算实时平均置信度）
self.frame_stats = {'total_frames': 0, 'accumulated_conf': 0.0, 'last_result': None}
async def start_detection_stream(self, source: Union[int, str] = 0) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""
启动实时检测流（核心生成器方法）
Args:
source: 视频源（0为本地摄像头，或RTMP/HTTP流地址）
Yields:
JSON字符串，包含当前帧检测结果和实时统计
"""
cap = cv2.VideoCapture(source)
if not cap.isOpened():
raise RuntimeError(f"无法打开视频源: {source}")
# 设置摄像头分辨率（平衡清晰度与速度）
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
self.is_running = True
try:
while self.is_running:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
await asyncio.sleep(0.01)
continue
# 降低处理频率以减轻服务器压力（每3帧处理1帧，约10-15fps）
if self.frame_stats['total_frames'] % 3 != 0:
self.frame_stats['total_frames'] += 1
continue
# 执行推理（使用stream模式提升性能）
results = self.model(frame, conf=self.conf_threshold, iou=self.iou_threshold,
verbose=False, stream=True)
# 处理当前帧结果
current_detections = []
frame_confidences = [] # 收集当前帧所有置信度
for result in results:
if result.boxes is None or len(result.boxes) == 0:
continue
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy()
confs = result.boxes.conf.cpu().numpy()
classes = result.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)
for box, conf, cls in zip(boxes, confs, classes):
class_name = self.class_names.get(cls, '未知')
current_detections.append({
'bbox': box.tolist(),
'confidence': float(conf),
'class': class_name
})
frame_confidences.append(float(conf))
# 更新实时统计数据（对应截图右侧"实时统计"面板）
self._update_realtime_stats(frame_confidences, current_detections)
# 绘制检测框（可选，用于前端显示带框画面）
vis_frame = self._draw_realtime_boxes(frame.copy(), current_detections)
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', vis_frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 85])
img_base64 = base64.b64encode(buffer).decode()
# 构造WebSocket推送数据包
payload = {
'type': 'detection_update',
'timestamp': self.frame_stats['total_frames'],
'image': f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}", # 带检测框的画面
'detections': current_detections, # 当前帧所有检测目标
'realtime_stats': {
'current_avg_conf': round(self.frame_stats['accumulated_conf'] /
max(self.frame_stats['total_frames'], 1) * 100, 2),
'dominant_type': self._get_dominant_type(current_detections),
'object_count': len(current_detections)
}
}
self.frame_stats['total_frames'] += 1
yield json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
# 控制帧率避免过载（约15fps）
await asyncio.sleep(0.066)
finally:
cap.release()
self.is_running = False
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