【亲测免费】 基于YOLOv5、Flask和Vue的垃圾检测系统源码

项目简介

本项目是一个基于深度学习算法的垃圾检测系统，结合了YOLOv5目标检测模型、Flask后端框架以及Vue.js前端框架。该系统旨在通过图像识别技术，自动检测和分类垃圾，为垃圾分类提供智能化解决方案。

主要功能

• 垃圾检测与分类：利用YOLOv5模型对输入的图像进行垃圾检测，并自动分类为可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。
• Web界面：通过Vue.js构建的用户界面，用户可以上传图片并实时查看检测结果。
• API接口：Flask后端提供RESTful API，支持图片上传、检测结果返回等功能。

技术栈

• YOLOv5：一种高效的目标检测算法，适用于实时垃圾检测。
• Flask：轻量级的Python Web框架，用于构建后端API。
• Vue.js：前端JavaScript框架，用于构建用户界面。
• PyTorch：深度学习框架，用于训练和部署YOLOv5模型。

安装与使用

环境要求

• Python 3.7+
• Node.js 12+
• PyTorch 1.7+

安装步骤

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/your-repo/garbage-detection.git
   cd garbage-detection
   

2. 安装Python依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装Node.js依赖

   cd frontend
   npm install
   

4. 启动后端服务

   python app.py
   

5. 启动前端服务

   cd frontend
   npm run serve
   

6. 访问系统

   打开浏览器，访问 http://localhost:8080 即可使用垃圾检测系统。

贡献

欢迎贡献代码、提出问题或建议。请通过GitHub的Issue和Pull Request功能参与项目。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

联系

如有任何问题或合作意向，请联系 [e-mail]。