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一、需求概述
1、该系统的目的是实现武汉市大规模的智能垃圾分类回收，即有效地利用人工智能技术从现有的垃圾中识别出可回收物、无害垃圾、有害垃圾和其他垃圾，从而实现资源化循环。
2、该系统需要具备访问数据库等能力，以便对来自多次垃圾回收归类历史数据的分析。
3、系统需要能够正确识别垃圾，在实际运行中，垃圾种类和个数会发生变化，因此需要通过灵活的算法解决识别问题。
4、由于系统会使用机器视觉技术，因此需要开发一款专业的图像处理软件，以实现图像质量检测和分类。
5、系统需要能够实时显示分类结果，并提供友好的操作界面，以方便操作人员使用和维护系统。
二、技术方案
1、开发一款功能强大的图像处理软件，应用CV、深度学习和机器视觉相关技术，以实现图像的质量检测、辨识和分类，以及对垃圾类型准确的分类。
2、使用强大的AI引擎（如Tensorflow、Pytorch等）来开发和训练各种机器学习模型，以实现多种垃圾的分类识别，解决垃圾类型不断变化和质量参数变化带来的技术挑战。
3、系统将采用复合式的物理学习结构，以实现面向未知垃圾的分类recyling回收，同时要考虑安全、可靠性和成本效益等因素。
4、利用丰富的Web服务（如MySQL、ApacheTomcat等）交互支持，设计友好的界面，便于操作人员以及实现实时数据记录、分析和分类管理等功能。
5、跨平台支持，为PC、移动设备和传统硬件终端提供垃圾分类回收系统的全功能应用，同时对安全性要求高，必要时采用SSL证书和安全协议保护系统安全。
