高?？萍紕?chuàng)新競賽項目策劃書一、項目背景與初衷在“雙碳”目標與智慧城市建設(shè)的時代背景下，校園作為人員密集的公共空間，垃圾分類管理面臨分類精度低、監(jiān)管成本高、學生參與度不足等現(xiàn)實痛點。傳統(tǒng)人工督導模式效率有限，現(xiàn)有智能設(shè)備多依賴單一傳感器，易受環(huán)境干擾導致誤判。我們團隊立足校園場景，結(jié)合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，試圖打造一套“感知更精準、管理更智能、參與更有趣”的垃圾分類監(jiān)管體系——既響應國家環(huán)保政策，也為高校后勤管理提供創(chuàng)新解決方案。二、項目核心方向與目標（一）核心方向以“AI視覺識別+物聯(lián)網(wǎng)溯源+校園社交激勵”為技術(shù)主線，研發(fā)一套集“垃圾智能分類、投放行為分析、環(huán)保行為激勵”于一體的系統(tǒng)，覆蓋宿舍、教學樓、食堂三大校園場景。（二）階段目標短期（3個月）：完成系統(tǒng)原型開發(fā)，實現(xiàn)“圖像識別垃圾分類”“投放數(shù)據(jù)實時上傳”兩大核心功能，在本校某宿舍樓試點運行。中期（6個月）：優(yōu)化算法模型（識別準確率≥90%），拓展至食堂場景，接入校園一卡通實現(xiàn)“環(huán)保積分兌換”功能。長期（競賽后）：形成可復制的校園環(huán)保管理方案，與3所高校達成合作意向，推動技術(shù)落地。三、項目實施路徑（一）技術(shù)研發(fā)邏輯1.感知層：部署帶攝像頭的智能垃圾桶，采集不同時段、光照下的垃圾圖像（如塑料瓶、廢紙、廚余等），建立“校園垃圾圖像數(shù)據(jù)庫”（預計采集1萬+樣本）。2.算法層：基于YOLOv5框架優(yōu)化目標檢測模型，引入注意力機制強化小物體（如電池、棉簽）識別，結(jié)合LSTM算法分析投放行為（如是否混投、投放頻率）。3.應用層：開發(fā)微信小程序，學生可查看個人環(huán)保積分、校園垃圾分類排名；后勤部門可通過后臺看板監(jiān)測各區(qū)域投放數(shù)據(jù)，生成“垃圾產(chǎn)量熱力圖”輔助清運規(guī)劃。（二）創(chuàng)新突破點技術(shù)融合創(chuàng)新：首次將“視覺識別+行為分析+社交激勵”三重邏輯嵌入校園垃圾分類，解決“識別不準”“管理被動”“參與度低”三大行業(yè)痛點。場景適配創(chuàng)新：針對校園垃圾“種類雜、投放時段集中、學生流動性大”的特點，優(yōu)化模型輕量化部署（支持邊緣計算，降低服務器壓力）。運營模式創(chuàng)新：聯(lián)合校園超市推出“積分兌換文創(chuàng)產(chǎn)品”，聯(lián)合環(huán)保社團開展“垃圾分類達人賽”，用趣味化方式培養(yǎng)環(huán)保習慣。四、團隊組建與分工（一）團隊架構(gòu)技術(shù)組（3人）：計算機專業(yè)，負責算法訓練、硬件調(diào)試、小程序開發(fā)（成員A：深度學習方向；成員B：嵌入式開發(fā)；成員C：前端設(shè)計）。調(diào)研組（2人）：環(huán)境科學、行政管理專業(yè)，負責校園垃圾調(diào)研（如各區(qū)域垃圾組成、師生投放習慣）、政策對接（如對接后勤處、環(huán)保部門）。運營組（2人）：市場營銷、社會學專業(yè)，負責積分體系設(shè)計、活動策劃、競賽答辯材料整理。指導老師：高校計算機學院副教授（AI方向）、后勤管理處高級工程師（校園管理經(jīng)驗），提供技術(shù)與場景指導。（二）分工協(xié)作機制采用敏捷開發(fā)模式，每周召開“站會”同步進度，每兩周進行“原型評審”；技術(shù)組與調(diào)研組雙向反饋（如調(diào)研發(fā)現(xiàn)食堂廚余垃圾“湯汁多、易污染”，技術(shù)組針對性優(yōu)化圖像采集角度）。五、預算與資源支持（一）經(jīng)費預算（總計約1.5萬元）硬件采購：智能垃圾桶改造（含攝像頭、傳感器）×3套，約6000元；樹莓派開發(fā)板×2塊，約1500元。數(shù)據(jù)采集：校園垃圾圖像標注服務（外包），約3000元。競賽相關(guān)：答辯展板制作、差旅費（如參加省賽），約2500元。其他：辦公用品、模型打印，約2000元。（二）資源支持校內(nèi)實驗室提供GPU服務器用于模型訓練；后勤處開放3個試點區(qū)域，協(xié)助調(diào)研與設(shè)備安裝。申請“大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃”經(jīng)費，對接本地環(huán)保企業(yè)（如某垃圾分類設(shè)備公司）獲取技術(shù)支持。六、風險預判與應對（一）技術(shù)風險：模型識別準確率未達預期應對：擴大數(shù)據(jù)集（聯(lián)合其他高校共享垃圾圖像），引入遷移學習（基于公開數(shù)據(jù)集預訓練模型），邀請企業(yè)算法工程師遠程指導。（二）時間風險：研發(fā)進度滯后應對：將任務拆解為“最小可行產(chǎn)品（MVP）”，優(yōu)先完成核心功能（如圖像識別），后續(xù)迭代優(yōu)化；調(diào)整團隊分工，技術(shù)組加班攻堅關(guān)鍵模塊。（三）競賽風險：答辯環(huán)節(jié)表現(xiàn)不佳應對：提前1個月開展“模擬答辯”，邀請往屆獲獎團隊、導師點評；制作“一分鐘項目視頻”“可視化數(shù)據(jù)看板”，用直觀方式呈現(xiàn)成果。七、預期成果與價值（一）學術(shù)與競賽成果申請發(fā)明專利1項（“基于多模態(tài)識別的校園垃圾分類系統(tǒng)”）、軟件著作權(quán)2項（小程序、后臺管理系統(tǒng)）。發(fā)表EI會議論文1篇（主題：“校園場景下的垃圾智能分類算法優(yōu)化”）。沖擊“挑戰(zhàn)杯”“互聯(lián)網(wǎng)+”等賽事省級一等獎、國家級三等獎。（二）社會效益試點校園垃圾分類準確率提升至85%以上，垃圾清運效率提升30%，每年減少校園垃圾混投量約5噸。形成《校園垃圾分類智能化管理指南》，供其他高校參考；與2家環(huán)保企業(yè)達成合作意向，推動技術(shù)商業(yè)化。結(jié)語本項目以“技術(shù)賦能校園環(huán)?！睘槌跣?，通過跨學科協(xié)作、產(chǎn)學研融合，既響應國家“雙碳”戰(zhàn)略，也為高?？萍紕?chuàng)新競賽提供“問題導向、技術(shù)扎實、模式創(chuàng)新”的示范案例。我們相信，這套系統(tǒng)不僅能在競賽中展現(xiàn)高校學子的創(chuàng)新活