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本期向大家推介的是18新利体育 计算机科学与技术学院（软件学院）王进教授团队的项目：智能垃圾分类系统（一体化教学平台、自动智能垃圾分类箱、垃圾桶远程监控和清运回收系统）
王进教授，18新利体育 计算机科学与技术学院（软件学院）教授、博士生导师，主要研究方向：边缘计算+人工智能（边缘智能）Edge Intelligence，物联网+人工智能（智能物联）AIoT，编码+分布式计算 (编码计算) Coded Computing，安全+智能计算（安全智算）Secure AI.
智能垃圾分类系统（一体化教学平台、自动智能垃圾分类箱、垃圾桶远程监控和清运回收系统）
技术成熟度：试生产阶段
应用产业领域：电子信息、装备制造、能源环保
专利情况：授权发明专利1项，发表国际学术论文1篇
成果简介：
本团队研发了：
1.智能垃圾分类一体化教学平台，对幼儿形成“引起兴趣，在玩中学，在学中形成意识和习惯”的效果。利用RFID标签和读卡器，主控芯片、LCD显示屏、语音输入输出及控制系统，设计了具有教学、测试和比赛三种模式的垃圾分类智慧教学平台。目前产品原型已经基本完成，正在测试和完善阶段。
2.自动智能垃圾分类箱，采用图像识别、机械结构设计、嵌入式开发等技术，可以根据苏州市垃圾分类规则，将常见的垃圾自动识别，分类和投递到厨余垃圾、其他垃圾、有害垃圾和可回收垃圾箱。
3.垃圾桶远程监控和清运回收系统，采用多种传感器、窄带物联网、路径规划等技术手段，对广泛分布的垃圾桶的满溢程度，是否倾倒，是否着火等情况进行监控，并根据情况进行自动化回收路径规划，提高垃圾桶监控和垃圾清运效率，减少人力成本，提高效率。
创新要点：
1.智能垃圾分类一体化教学平台适用于低龄儿童的垃圾分类宣教；自动智能垃圾分类箱适用于青少年垃圾分类科普教育；垃圾桶远程监控和清运回收系统适用于实际场景下的垃圾桶远程管理。
2.开发效率高、可扩展性强，可复用性高。
3.兼顾物联网系统的完整性：物联网应用系统包含了用户程序、云服务器上的数据侦听程序、数据存入数据库操作、Web网页程序、微信小程序等等。
4.智慧终端结合嵌入式人工智能技术可以在本地对垃圾进行分类，用户在投放垃圾时可获得对应的积分，这些积分可以激励用户提高垃圾分类意识。
5.采用边缘计算与云计算相结合的技术：一个区域内的所有垃圾桶通过NB-IoT与该区域的边缘服务器通信，满足系统实时性的需求。
6.基于遗传算法的路径规划算法，并在编码、适应度函数、交叉和变异算子等方面对该算法进行了改进，提高了垃圾清运的效率。
技术指标：
1.多样的用户交互方式，无论网页还是手机，都能实时观察到垃圾桶状态数据，并且数据呈现方式具有多样性（图表形式）。
2.NB-IoT的通信方式大连接、广覆盖、穿透强、成本低、功耗低。
3.系统设计了基于遗传算法的路径规划算法，提高了垃圾清运的效率，满足了现实情况下用户对垃圾回收实时性的需求。
4.基于LeNet-5的深度学习模型移植到智慧终端中，使终端不仅可以将垃圾桶周围的环境状态数据发送给边缘服务器，还可以直接在本地进行图像的识别。
