随着城市化进程加快和居民生活水平提高，城市垃圾问题日益严峻。智能垃圾分类系统利用计算机技术解决传统垃圾分类中的效率低下、分类准确性差等问题，成为当前研究的热点。本文基于Java技术，设计并实现了一套完整的智能垃圾分类系统。
1. 系统概述
智能垃圾分类系统集成了图像识别、数据处理和用户交互功能。系统通过摄像头采集垃圾图像，利用深度学习算法进行识别，并将分类结果反馈给用户。系统分为前端用户界面、后端数据处理模块和数据库管理模块，采用B/S架构实现跨平台访问。
2. 程序设计
系统采用Java语言开发，结合Spring Boot框架构建后端服务。主要模块包括：
- 用户管理模块：处理用户注册、登录及权限控制。
- 图像识别模块：集成TensorFlow或OpenCV库，通过预训练的卷积神经网络模型识别垃圾类型。
- 数据查询模块：允许用户查看历史分类记录和统计信息。
- 系统管理模块：提供垃圾分类规则更新和系统日志管理功能。
3. 数据处理流程
数据处理是系统的核心部分，包括以下步骤：
- 数据采集：通过前端设备收集垃圾图像及用户输入信息。
- 数据预处理：对图像进行去噪、缩放和标准化处理，以提高识别准确率。
- 特征提取与分类：使用深度学习模型提取图像特征，并输出垃圾类别（如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾等）。
- 数据存储：将分类结果及相关数据存入MySQL数据库，便于后续分析与查询。
- 结果反馈：将分类结果实时返回给用户，并提供处理建议。
4. 系统部署
系统部署采用以下步骤：
- 环境配置：安装Java运行环境（JRE）、Tomcat服务器及MySQL数据库。
- 应用部署：将打包后的WAR文件部署至Tomcat服务器，并配置数据库连接。
- 性能优化：通过负载均衡和缓存技术（如Redis）提升系统并发处理能力。
- 测试与维护：进行功能测试与压力测试，确保系统稳定运行，并定期更新模型与数据。
5. 应用与展望
智能垃圾分类系统不仅提升了垃圾分类的准确性和效率，还通过数据统计为城市垃圾管理提供决策支持。可进一步结合物联网技术，实现垃圾箱状态监控与智能调度，推动智慧城市建设。
本系统结合了Java的跨平台优势与深度学习的智能识别能力，为垃圾分类提供了一套可行的技术解决方案。通过合理的程序设计与部署，系统具备良好的扩展性与实用性，适合作为计算机相关专业的毕业设计项目。
