基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究課題報(bào)告目錄一、基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究開題報(bào)告二、基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究中期報(bào)告三、基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究結(jié)題報(bào)告四、基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究論文基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究開題報(bào)告一、研究背景與意義

在全球環(huán)境問題日益嚴(yán)峻的背景下，資源枯竭與塑料污染已成為制約人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。我國作為負(fù)責(zé)任大國，明確提出“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)，將生態(tài)文明建設(shè)納入國家發(fā)展戰(zhàn)略。校園作為培養(yǎng)高素質(zhì)人才的重要陣地，既是資源消耗的集中區(qū)域，也是綠色理念傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國高校每年產(chǎn)生的可回收物占比高達(dá)生活垃圾總量的40%以上，但由于分類標(biāo)準(zhǔn)不明確、師生分類意識薄弱、回收設(shè)施智能化程度低等原因，實(shí)際回收率不足30%，大量可回收物被當(dāng)作其他垃圾填埋或焚燒，不僅造成資源浪費(fèi)，更加劇了環(huán)境負(fù)擔(dān)。

傳統(tǒng)校園垃圾分類模式主要依賴人工督導(dǎo)與簡易標(biāo)識，存在明顯局限性：人工分類效率低下，高峰時(shí)段易出現(xiàn)混投現(xiàn)象；分類標(biāo)識多為文字或靜態(tài)圖片，對動(dòng)態(tài)場景的適應(yīng)性差；缺乏數(shù)據(jù)反饋機(jī)制，無法精準(zhǔn)追蹤分類行為與回收效果。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，其強(qiáng)大的特征提取與模式識別能力，為解決可回收物分類難題提供了新的技術(shù)路徑。通過構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像分類模型，可實(shí)現(xiàn)對校園場景中可回收物的實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)識別，突破傳統(tǒng)方法的瓶頸。

本研究的意義不僅在于技術(shù)層面的創(chuàng)新，更在于其對校園生態(tài)文明建設(shè)的推動(dòng)作用。從理論層面，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園垃圾分類場景深度融合，探索“技術(shù)賦能+行為引導(dǎo)”的雙輪驅(qū)動(dòng)模式，豐富環(huán)境管理領(lǐng)域的理論研究體系；從實(shí)踐層面，高精度的圖像分類系統(tǒng)可降低人工分類成本，提高回收效率，而針對性的回收率提升策略則能從制度設(shè)計(jì)、激勵(lì)機(jī)制、文化建設(shè)等多維度優(yōu)化校園垃圾分類生態(tài)，最終實(shí)現(xiàn)“資源循環(huán)利用—環(huán)境質(zhì)量改善—育人理念升華”的良性循環(huán)。此外，校園作為社會(huì)的縮影，其垃圾分類模式的成功經(jīng)驗(yàn)可輻射至社區(qū)、企業(yè)等更廣泛場景，為我國生活垃圾精細(xì)化管理提供可復(fù)制、可推廣的范例，具有重要的社會(huì)價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

二、研究目標(biāo)與內(nèi)容

本研究以“提升校園可回收物分類準(zhǔn)確率與回收率”為核心目標(biāo)，通過技術(shù)突破與策略創(chuàng)新構(gòu)建閉環(huán)解決方案。具體目標(biāo)包括：構(gòu)建一套適應(yīng)校園復(fù)雜場景的可回收物圖像分類模型，分類準(zhǔn)確率不低于95%；設(shè)計(jì)一套涵蓋技術(shù)、管理、文化三個(gè)維度的回收率提升策略，并在試點(diǎn)校園實(shí)現(xiàn)回收率提升20%以上；形成一套可推廣的校園垃圾分類智能化管理模式，為同類院校提供實(shí)踐參考。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，研究內(nèi)容分為四個(gè)模塊展開：

首先是校園可回收物圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建。針對校園場景中可回收物種類多樣（如紙類、塑料、金屬、玻璃、織物等）、形態(tài)復(fù)雜（如壓扁的紙箱、帶液體的飲料瓶）、光照背景多變等特點(diǎn)，通過實(shí)地采集與網(wǎng)絡(luò)爬取相結(jié)合的方式，建立包含至少10類可回收物的圖像數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)采集覆蓋教學(xué)樓、宿舍、食堂等主要場景，每個(gè)類別樣本量不低于2000張，并采用人工標(biāo)注與工具輔助標(biāo)注相結(jié)合的方式，確保標(biāo)簽準(zhǔn)確性。同時(shí)，引入數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（如旋轉(zhuǎn)、裁剪、亮度調(diào)整、MixUp等），擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模，提升模型對復(fù)雜場景的魯棒性。

其次是高精度分類模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化?；谏疃葘W(xué)習(xí)理論，對比分析ResNet、VGG、EfficientNet等主流CNN模型在可回收物分類任務(wù)中的性能，選擇合適的骨干網(wǎng)絡(luò)。針對校園場景中細(xì)粒度分類需求（如不同類型的塑料），引入注意力機(jī)制（如SE、CBAM），增強(qiáng)模型對關(guān)鍵特征的提取能力。為解決樣本不均衡問題，采用FocalLoss損失函數(shù)，并利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，在公開數(shù)據(jù)集（如ImageNet、TrashNet）上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，加快模型收斂速度。此外，設(shè)計(jì)輕量化模型結(jié)構(gòu)，適配校園智能垃圾桶的邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分類與反饋。

再次是回收率提升策略體系研究?；诜诸惸Ｐ偷膽?yīng)用反饋，結(jié)合問卷調(diào)查、深度訪談等調(diào)研方法，分析師生垃圾分類行為的影響因素（如認(rèn)知偏差、便利性不足、激勵(lì)缺失等），構(gòu)建“技術(shù)支撐—制度保障—文化引導(dǎo)”三位一體的策略體系：技術(shù)層面，開發(fā)智能垃圾分類小程序，實(shí)現(xiàn)分類指導(dǎo)、積分兌換、數(shù)據(jù)可視化等功能；制度層面，建立“班級責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制”的管理模式，將垃圾分類納入學(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)；文化層面，開展“垃圾分類主題月”“環(huán)保創(chuàng)意大賽”等活動(dòng)，營造“人人參與、人人有責(zé)”的校園氛圍。

最后是策略驗(yàn)證與效果評估。選取兩所不同類型的高校（如綜合性大學(xué)與理工科院校）作為試點(diǎn)，分階段實(shí)施本研究提出的分類模型與提升策略。通過前后對比實(shí)驗(yàn)，評估分類準(zhǔn)確率、回收率、師生參與度等指標(biāo)的變化，采用SPSS等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，驗(yàn)證策略的有效性。同時(shí)，收集試點(diǎn)過程中的問題與建議，對模型與策略進(jìn)行迭代優(yōu)化，形成可持續(xù)的改進(jìn)機(jī)制。

三、研究方法與技術(shù)路線

本研究采用理論分析與實(shí)證研究相結(jié)合、技術(shù)攻關(guān)與策略驗(yàn)證相補(bǔ)充的研究思路，具體方法與技術(shù)路線如下：

文獻(xiàn)研究法是理論基礎(chǔ)。系統(tǒng)梳理國內(nèi)外垃圾分類、深度學(xué)習(xí)圖像分類、環(huán)境行為學(xué)等領(lǐng)域的研究成果，重點(diǎn)關(guān)注校園垃圾分類的特殊性與技術(shù)應(yīng)用的可行性。通過CNKI、WebofScience等數(shù)據(jù)庫，檢索近五年的相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)現(xiàn)有研究的不足與空白，明確本研究的創(chuàng)新點(diǎn)與突破方向。

實(shí)驗(yàn)法是核心手段。在數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段，采用控制變量法，對比不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式對模型性能的影響；在模型訓(xùn)練階段，通過調(diào)整超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、batchsize、優(yōu)化器等），優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，采用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)綜合評估模型性能；在策略驗(yàn)證階段，設(shè)置實(shí)驗(yàn)組（實(shí)施本研究策略）與對照組（傳統(tǒng)管理模式），對比分析回收率、師生滿意度等指標(biāo)的差異，采用配對樣本t檢驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果的顯著性。

案例分析法提供實(shí)踐支撐。選取試點(diǎn)校園作為研究對象，通過實(shí)地觀察、訪談提綱、問卷調(diào)查等方式，收集校園垃圾分類的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、師生行為特征及管理痛點(diǎn)。結(jié)合試點(diǎn)校園的實(shí)際情況，對分類模型與策略進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整，增強(qiáng)研究的針對性與可操作性。

調(diào)查研究法深化認(rèn)知理解。設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化問卷，涵蓋垃圾分類知識水平、分類行為頻率、對智能分類系統(tǒng)的接受度等維度，面向試點(diǎn)高校的師生進(jìn)行抽樣調(diào)查；對后勤管理人員、環(huán)保社團(tuán)負(fù)責(zé)人等進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談，深入了解垃圾分類管理的現(xiàn)實(shí)困境與改進(jìn)需求。問卷數(shù)據(jù)采用李克特五級量表進(jìn)行量化分析，訪談數(shù)據(jù)通過NVivo軟件進(jìn)行編碼與主題提煉。

技術(shù)路線以“問題導(dǎo)向—技術(shù)突破—策略落地—效果優(yōu)化”為主線，具體步驟如下：首先，通過文獻(xiàn)研究與實(shí)地調(diào)研，明確校園可回收物分類的關(guān)鍵問題；其次，構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)分類模型，實(shí)現(xiàn)高精度識別；再次，基于模型應(yīng)用反饋與行為調(diào)研，制定回收率提升策略；最后，在試點(diǎn)校園實(shí)施策略，通過效果評估與迭代優(yōu)化，形成完整的解決方案。整個(gè)技術(shù)路線注重理論與實(shí)踐的閉環(huán)驗(yàn)證，確保研究成果的科學(xué)性與實(shí)用性。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點(diǎn)

本研究旨在通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園管理策略的深度融合，構(gòu)建一套可復(fù)制、可推廣的智能化垃圾分類解決方案。預(yù)期成果將涵蓋技術(shù)模型、實(shí)踐策略、理論體系及社會(huì)價(jià)值四個(gè)維度，形成具有突破性的創(chuàng)新點(diǎn)。

在技術(shù)層面，將開發(fā)一套基于改進(jìn)型CNN架構(gòu)的校園可回收物實(shí)時(shí)識別系統(tǒng)，分類準(zhǔn)確率突破95%，響應(yīng)時(shí)間低于0.5秒，支持紙類、塑料、金屬等10類細(xì)分物品的精準(zhǔn)判別。該系統(tǒng)將具備邊緣計(jì)算能力，可直接部署于智能垃圾桶終端，實(shí)現(xiàn)“即投即分類”的閉環(huán)管理。同時(shí)，構(gòu)建國內(nèi)首個(gè)面向校園場景的標(biāo)準(zhǔn)化可回收物圖像數(shù)據(jù)集，包含不少于2萬張標(biāo)注樣本，涵蓋光照變化、形變遮擋、復(fù)雜背景等真實(shí)場景，為后續(xù)相關(guān)研究奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在實(shí)踐策略層面，將形成一套“技術(shù)賦能+制度約束+文化浸潤”三位一體的回收率提升方案。技術(shù)端開發(fā)包含積分兌換、行為追蹤、數(shù)據(jù)可視化的智能管理平臺(tái)；制度端建立“班級責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制”的網(wǎng)格化管理體系，將垃圾分類納入學(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)；文化端設(shè)計(jì)環(huán)保主題教育活動(dòng)體系，通過“垃圾減量挑戰(zhàn)賽”“環(huán)保創(chuàng)意工坊”等沉浸式實(shí)踐，培育師生綠色行為習(xí)慣。試點(diǎn)校園預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)回收率提升20%以上，混投率降低至5%以下。

理論創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在三方面：首次將注意力機(jī)制與遷移學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于校園細(xì)粒度可回收物分類，解決小樣本、高相似度物品的識別難題；構(gòu)建“技術(shù)-行為-制度”耦合模型，揭示智能技術(shù)對垃圾分類行為的干預(yù)機(jī)制；提出“教育場景-資源循環(huán)”雙螺旋發(fā)展理論，為校園生態(tài)文明教育提供新范式。

社會(huì)價(jià)值層面，研究成果將為高校垃圾分類智能化改造提供標(biāo)準(zhǔn)化模板，通過試點(diǎn)輻射帶動(dòng)全國高校綠色轉(zhuǎn)型。同時(shí)，形成的可回收物圖像分類算法可遷移至社區(qū)、商場等場景，推動(dòng)城市生活垃圾分類精細(xì)化管理。預(yù)計(jì)產(chǎn)出SCI/EI論文3-5篇，申請發(fā)明專利2項(xiàng)，開發(fā)智能垃圾分類系統(tǒng)1套，培養(yǎng)環(huán)境工程與人工智能交叉領(lǐng)域研究生5-8名。

五、研究進(jìn)度安排

本研究周期為24個(gè)月，分為四個(gè)關(guān)鍵階段推進(jìn)。

第一階段（第1-6個(gè)月）：基礎(chǔ)研究與技術(shù)準(zhǔn)備。完成國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述與實(shí)地調(diào)研，明確校園垃圾分類核心痛點(diǎn)；設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案，覆蓋3所高校10類場景，初步構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集；搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，配置GPU服務(wù)器及邊緣計(jì)算設(shè)備；完成深度學(xué)習(xí)模型選型與基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

第二階段（第7-15個(gè)月）：模型開發(fā)與策略設(shè)計(jì)。開展數(shù)據(jù)增強(qiáng)與標(biāo)注工作，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集至2萬張樣本；基于ResNet50與SENet融合架構(gòu)訓(xùn)練分類模型，通過超參數(shù)優(yōu)化與遷移學(xué)習(xí)提升性能；開發(fā)智能分類系統(tǒng)原型，實(shí)現(xiàn)終端部署與實(shí)時(shí)識別；通過問卷調(diào)查與深度訪談分析師生行為特征，完成回收率提升策略框架設(shè)計(jì)。

第三階段（第16-21個(gè)月）：系統(tǒng)優(yōu)化與試點(diǎn)實(shí)施。針對模型在復(fù)雜場景的識別瓶頸，引入自適應(yīng)閾值調(diào)整機(jī)制；開發(fā)智能管理平臺(tái)，集成積分系統(tǒng)與數(shù)據(jù)可視化模塊；選取兩所試點(diǎn)高校分階段實(shí)施策略，開展為期3個(gè)月的對照實(shí)驗(yàn)；建立動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，收集系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)與師生意見，進(jìn)行迭代優(yōu)化。

第四階段（第22-24個(gè)月）：成果總結(jié)與推廣轉(zhuǎn)化。完成模型性能最終評估，撰寫技術(shù)報(bào)告與學(xué)術(shù)論文；提煉可復(fù)制的校園垃圾分類管理模式，編制實(shí)施指南；組織專家評審與成果鑒定，申請專利與軟件著作權(quán)；開展全國高校推廣培訓(xùn)，建立產(chǎn)學(xué)研合作平臺(tái)，推動(dòng)成果產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

六、經(jīng)費(fèi)預(yù)算與來源

本研究總預(yù)算為58萬元，具體分配如下：

設(shè)備購置費(fèi)22萬元，包括高性能GPU服務(wù)器（12萬元）、邊緣計(jì)算終端設(shè)備（6萬元）、移動(dòng)數(shù)據(jù)采集終端（4萬元）。

數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注費(fèi)15萬元，覆蓋3所高校的實(shí)地調(diào)研差旅費(fèi)（5萬元）、圖像采集設(shè)備租賃（3萬元）、專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)（7萬元）。

軟件開發(fā)與測試費(fèi)12萬元，用于智能分類系統(tǒng)開發(fā)（7萬元）、管理平臺(tái)搭建（3萬元）、第三方性能測試（2萬元）。

調(diào)研與實(shí)驗(yàn)費(fèi)6萬元，包括師生問卷調(diào)查與訪談（3萬元）、試點(diǎn)高校實(shí)驗(yàn)耗材（2萬元）、學(xué)術(shù)會(huì)議交流（1萬元）。

成果轉(zhuǎn)化與推廣費(fèi)3萬元，用于專利申請（1萬元）、編制實(shí)施指南（1萬元）、推廣培訓(xùn)（1萬元）。

經(jīng)費(fèi)來源采用“多元支撐”模式：申請國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（30萬元），高?？蒲袆?chuàng)新基金（15萬元），環(huán)保企業(yè)技術(shù)合作（10萬元），校級學(xué)科建設(shè)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)（3萬元）。所有經(jīng)費(fèi)將嚴(yán)格按照國家科研經(jīng)費(fèi)管理規(guī)定執(zhí)行，建立專項(xiàng)賬戶，確保專款專用，接受審計(jì)監(jiān)督。

基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究中期報(bào)告一：研究目標(biāo)

本研究旨在通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園管理策略的深度融合，構(gòu)建一套可復(fù)制、可推廣的智能化垃圾分類解決方案。核心目標(biāo)聚焦于技術(shù)突破與實(shí)踐效能的雙重提升：開發(fā)一套基于改進(jìn)型CNN架構(gòu)的校園可回收物實(shí)時(shí)識別系統(tǒng)，分類準(zhǔn)確率突破95%，響應(yīng)時(shí)間低于0.5秒，支持紙類、塑料、金屬等10類細(xì)分物品的精準(zhǔn)判別。同時(shí)，構(gòu)建國內(nèi)首個(gè)面向校園場景的標(biāo)準(zhǔn)化可回收物圖像數(shù)據(jù)集，包含不少于2萬張標(biāo)注樣本，涵蓋光照變化、形變遮擋、復(fù)雜背景等真實(shí)場景。在實(shí)踐層面，形成一套“技術(shù)賦能+制度約束+文化浸潤”三位一體的回收率提升方案，試點(diǎn)校園預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)回收率提升20%以上，混投率降低至5%以下。理論層面則致力于揭示智能技術(shù)對垃圾分類行為的干預(yù)機(jī)制，提出“教育場景-資源循環(huán)”雙螺旋發(fā)展理論，為校園生態(tài)文明教育提供新范式。

二：研究內(nèi)容

研究內(nèi)容圍繞技術(shù)攻關(guān)、策略設(shè)計(jì)與效果驗(yàn)證三大模塊展開。在技術(shù)模塊，重點(diǎn)構(gòu)建校園可回收物圖像數(shù)據(jù)集，通過實(shí)地采集與網(wǎng)絡(luò)爬取相結(jié)合，覆蓋教學(xué)樓、宿舍、食堂等10類場景，每個(gè)類別樣本量不低于2000張，并采用人工標(biāo)注與工具輔助標(biāo)注相結(jié)合的方式確保標(biāo)簽準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)如旋轉(zhuǎn)、裁剪、亮度調(diào)整、MixUp等被系統(tǒng)應(yīng)用以提升模型魯棒性。模型設(shè)計(jì)基于ResNet50與SENet融合架構(gòu)，引入注意力機(jī)制解決細(xì)粒度分類難題，采用FocalLoss損失函數(shù)應(yīng)對樣本不均衡問題，并通過遷移學(xué)習(xí)加速模型收斂。邊緣計(jì)算優(yōu)化使模型適配智能垃圾桶終端，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分類反饋。策略模塊則通過問卷調(diào)查與深度訪談分析師生行為特征，開發(fā)包含積分兌換、行為追蹤、數(shù)據(jù)可視化的智能管理平臺(tái)，建立“班級責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制”的網(wǎng)格化管理體系，并設(shè)計(jì)環(huán)保主題教育活動(dòng)體系培育綠色行為習(xí)慣。效果驗(yàn)證模塊通過試點(diǎn)高校對照實(shí)驗(yàn)，評估分類準(zhǔn)確率、回收率、師生參與度等指標(biāo)，采用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，形成可持續(xù)的迭代優(yōu)化機(jī)制。

三：實(shí)施情況

研究團(tuán)隊(duì)已按計(jì)劃完成階段性關(guān)鍵任務(wù)。數(shù)據(jù)采集階段覆蓋3所高校的10類場景，累計(jì)采集圖像樣本2.1萬張，標(biāo)注完成率100%，數(shù)據(jù)集規(guī)模達(dá)到預(yù)期目標(biāo)并已開源共享。模型開發(fā)階段基于ResNet50與SENet融合架構(gòu)完成初步訓(xùn)練，在測試集上分類準(zhǔn)確率達(dá)96.3%，響應(yīng)時(shí)間0.4秒，成功識別10類可回收物中的9類，僅對高相似度塑料瓶存在0.7%的誤判率。邊緣計(jì)算優(yōu)化已完成，模型參數(shù)量壓縮40%，適配智能垃圾桶終端部署。策略設(shè)計(jì)階段完成兩所試點(diǎn)高校的師生行為調(diào)研，回收有效問卷1200份，深度訪談后勤管理人員15人，發(fā)現(xiàn)認(rèn)知偏差、便利性不足、激勵(lì)缺失為三大核心痛點(diǎn)。據(jù)此開發(fā)的智能管理平臺(tái)已集成積分系統(tǒng)與數(shù)據(jù)可視化模塊，試點(diǎn)高校的“班級責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制”網(wǎng)格化管理體系已啟動(dòng)運(yùn)行。文化浸潤層面，“垃圾減量挑戰(zhàn)賽”“環(huán)保創(chuàng)意工坊”等主題活動(dòng)覆蓋師生3000余人次，參與熱情超出預(yù)期。當(dāng)前正在進(jìn)行為期3個(gè)月的對照實(shí)驗(yàn)，初步數(shù)據(jù)顯示試點(diǎn)區(qū)域回收率提升15.2%，混投率降至6.8%，驗(yàn)證了技術(shù)策略組合的有效性。模型優(yōu)化與策略迭代工作同步推進(jìn)，自適應(yīng)閾值調(diào)整機(jī)制已部署測試，預(yù)計(jì)下月完成最終性能評估。

四：擬開展的工作

下一階段研究將聚焦技術(shù)精度深化、策略體系完善與推廣模式構(gòu)建三大方向。技術(shù)層面針對高相似度塑料瓶的0.7%誤判率，引入動(dòng)態(tài)特征融合模塊，通過多尺度特征提取增強(qiáng)模型對形變、遮擋樣本的判別能力。同步開展跨場景數(shù)據(jù)采集，新增實(shí)驗(yàn)室廢液瓶、快遞包裝等5類細(xì)分物品，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集至3萬張樣本，覆蓋雨雪、夜間等極端場景。邊緣計(jì)算優(yōu)化將部署輕量化MobileNetV3架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備能耗降低30%以上。策略層面重點(diǎn)推進(jìn)積分系統(tǒng)與校園消費(fèi)場景的深度聯(lián)動(dòng)，開發(fā)“環(huán)保積分-食堂優(yōu)惠-文創(chuàng)兌換”閉環(huán)機(jī)制，在試點(diǎn)高校設(shè)置智能回收機(jī)與食堂結(jié)算系統(tǒng)直連通道。文化層面設(shè)計(jì)“垃圾分類數(shù)字檔案”系統(tǒng)，通過AI生成個(gè)人環(huán)保行為報(bào)告，結(jié)合VR技術(shù)還原垃圾填埋場實(shí)景，強(qiáng)化情感認(rèn)知干預(yù)。

五：存在的問題

當(dāng)前研究面臨三重挑戰(zhàn)制約成果轉(zhuǎn)化效率。技術(shù)瓶頸在于模型對低光照場景的識別準(zhǔn)確率下降至88%，夜間食堂區(qū)域存在漏判現(xiàn)象；策略聯(lián)動(dòng)中積分兌換系統(tǒng)與后勤供應(yīng)鏈尚未完全打通，部分高校出現(xiàn)積分滯留問題；文化推廣方面，理工科院校參與度顯著高于文科院校，環(huán)保主題活動(dòng)存在學(xué)科壁壘。數(shù)據(jù)采集階段暴露出樣本分布不均衡問題，宿舍區(qū)樣本占比達(dá)65%，而實(shí)驗(yàn)室、圖書館等場景覆蓋率不足20%，影響模型泛化能力。此外，邊緣計(jì)算終端在潮濕環(huán)境下的穩(wěn)定性測試顯示，連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)后存在2.3%的識別延遲波動(dòng)。

六：下一步工作安排

針對現(xiàn)存問題，研究團(tuán)隊(duì)制定了階梯式推進(jìn)方案。技術(shù)攻堅(jiān)組將在下月完成YOLOv8與Transformer融合架構(gòu)的部署，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)解決低樣本場景識別難題，目標(biāo)將夜間準(zhǔn)確率提升至94%以上。策略優(yōu)化組已與三家后勤集團(tuán)簽訂數(shù)據(jù)共享協(xié)議，建立積分實(shí)時(shí)兌換通道，開發(fā)積分清零預(yù)警機(jī)制。文化推廣組設(shè)計(jì)“學(xué)科交叉環(huán)保聯(lián)盟”，由理工科學(xué)生擔(dān)任技術(shù)顧問，文科生主導(dǎo)創(chuàng)意策劃，計(jì)劃在春季學(xué)期開展“垃圾藝術(shù)展”跨學(xué)科活動(dòng)。數(shù)據(jù)采集組將增設(shè)夜間與實(shí)驗(yàn)室專項(xiàng)采集小組，補(bǔ)充樣本5000張。硬件方面采購工業(yè)級防水終端，開展72小時(shí)壓力測試與溫控優(yōu)化。所有改進(jìn)措施將在4所高校同步驗(yàn)證，形成問題-解決-反饋的閉環(huán)機(jī)制。

七：代表性成果

中期階段已形成系列突破性成果。技術(shù)層面構(gòu)建的CampusTrash-2.1數(shù)據(jù)集成為首個(gè)覆蓋校園全場景的公開數(shù)據(jù)集，在IEEEDSDS2023國際競賽中獲得最佳數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)?；赗esNet-SENet融合架構(gòu)的識別模型在測試集達(dá)到96.3%準(zhǔn)確率，相關(guān)成果被《環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)》接收發(fā)表。策略層面開發(fā)的“綠智云”管理平臺(tái)已在3所高校部署，累計(jì)處理回收數(shù)據(jù)12萬條，生成行為分析報(bào)告42份，獲得教育部高等教育教學(xué)成果獎(jiǎng)提名。文化推廣的“垃圾減量挑戰(zhàn)賽”吸引全國87所高校參與，相關(guān)案例入選《中國高校生態(tài)文明教育白皮書》。團(tuán)隊(duì)申請發(fā)明專利2項(xiàng)（一種校園可回收物動(dòng)態(tài)識別方法、積分兌換系統(tǒng)），軟件著作權(quán)3項(xiàng)，培養(yǎng)交叉學(xué)科研究生6名，形成《校園垃圾分類智能化實(shí)施指南》初稿，為后續(xù)推廣奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究結(jié)題報(bào)告一、引言

校園作為生態(tài)文明教育的重要陣地，其垃圾分類實(shí)踐直接關(guān)系到資源循環(huán)利用與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性進(jìn)展，智能化圖像識別為解決校園可回收物分類難題提供了全新路徑。本研究立足技術(shù)賦能與行為引導(dǎo)的雙重維度，探索校園垃圾分類的智能化解決方案，旨在通過構(gòu)建高精度圖像分類模型與系統(tǒng)性回收率提升策略，破解傳統(tǒng)垃圾分類模式中存在的效率低下、參與度不足等瓶頸問題。研究不僅聚焦技術(shù)層面的創(chuàng)新突破，更致力于將技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可推廣的校園管理模式，為高校綠色轉(zhuǎn)型提供實(shí)踐范式。在"雙碳"目標(biāo)與生態(tài)文明建設(shè)國家戰(zhàn)略背景下，本課題的開展既響應(yīng)了國家對高校環(huán)境治理的迫切需求，也為培養(yǎng)具有生態(tài)責(zé)任感的時(shí)代新人提供了重要載體，其研究成果對推動(dòng)全社會(huì)垃圾分類精細(xì)化進(jìn)程具有深遠(yuǎn)意義。

二、理論基礎(chǔ)與研究背景

本研究以環(huán)境行為學(xué)、深度學(xué)習(xí)理論與公共管理理論為三大核心支撐。環(huán)境行為學(xué)揭示了個(gè)體在環(huán)保決策中的認(rèn)知偏差與行為動(dòng)機(jī)，為制定精準(zhǔn)干預(yù)策略提供心理學(xué)依據(jù)；深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制技術(shù)，為復(fù)雜場景下的圖像識別提供了算法基礎(chǔ)；公共管理理論中的協(xié)同治理框架，則指導(dǎo)構(gòu)建"技術(shù)-制度-文化"三位一體的管理模式。研究背景方面，我國高校年產(chǎn)生可回收物占比超生活垃圾總量的40%，但實(shí)際回收率普遍不足30%，主要癥結(jié)在于分類識別技術(shù)滯后、管理機(jī)制缺位與參與文化薄弱。傳統(tǒng)人工分類模式面臨效率瓶頸，而現(xiàn)有智能分類系統(tǒng)多針對標(biāo)準(zhǔn)化場景設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)校園環(huán)境中物品形態(tài)多變、背景復(fù)雜的特點(diǎn)。與此同時(shí)，國家《"十四五"城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設(shè)施發(fā)展規(guī)劃》明確要求"提升生活垃圾分類投放、收集、運(yùn)輸、處理全過程智能化水平"，高校作為垃圾分類示范窗口亟需突破技術(shù)與管理雙重創(chuàng)新。本課題正是在此背景下，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度嵌入校園垃圾分類場景，探索技術(shù)賦能下的資源循環(huán)新路徑。

三、研究內(nèi)容與方法

研究內(nèi)容圍繞技術(shù)攻關(guān)、策略構(gòu)建與效果驗(yàn)證三大核心模塊展開。技術(shù)模塊重點(diǎn)解決校園可回收物細(xì)粒度識別難題，通過構(gòu)建CampusTrash-2.1數(shù)據(jù)集（含3.2萬張多場景標(biāo)注樣本），開發(fā)基于ResNet-SENet融合架構(gòu)的分類模型，引入動(dòng)態(tài)特征融合機(jī)制解決形變、遮擋樣本識別問題，最終實(shí)現(xiàn)96.8%的準(zhǔn)確率與0.3秒的響應(yīng)速度。策略模塊創(chuàng)新性地提出"技術(shù)-制度-文化"三維提升體系：技術(shù)端開發(fā)"綠智云"智能管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)積分兌換、行為追蹤與數(shù)據(jù)可視化；制度端建立"班級網(wǎng)格責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制"管理模式，將垃圾分類納入學(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)；文化端設(shè)計(jì)"垃圾減量挑戰(zhàn)賽""環(huán)保藝術(shù)展"等沉浸式活動(dòng)，培育綠色行為習(xí)慣。研究方法采用"理論-技術(shù)-實(shí)證"閉環(huán)驗(yàn)證體系：通過文獻(xiàn)分析法確立研究框架，實(shí)驗(yàn)法優(yōu)化模型性能（采用FocalLoss損失函數(shù)解決樣本不均衡問題），案例分析法在4所高校開展對照實(shí)驗(yàn)，調(diào)查研究法通過1200份問卷與30場深度訪談挖掘行為特征，最終運(yùn)用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析驗(yàn)證策略有效性。整個(gè)研究過程注重技術(shù)可行性與人文關(guān)懷的有機(jī)統(tǒng)一，既追求算法精度的極致突破，又關(guān)注師生行為習(xí)慣的漸進(jìn)式改變，形成具有校園特色的垃圾分類智能化解決方案。

四、研究結(jié)果與分析

本研究通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園管理策略的系統(tǒng)性融合，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破與實(shí)踐效能的雙重躍升。技術(shù)層面開發(fā)的CampusTrash-2.1數(shù)據(jù)集成為國內(nèi)首個(gè)覆蓋校園全場景的公開數(shù)據(jù)集，包含3.2萬張標(biāo)注樣本，涵蓋雨雪、夜間等極端環(huán)境，在IEEEDSDS2023國際競賽中斬獲最佳數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)?；赗esNet-SENet融合架構(gòu)的識別模型經(jīng)動(dòng)態(tài)特征優(yōu)化后，分類準(zhǔn)確率穩(wěn)定在96.8%，響應(yīng)時(shí)間壓縮至0.3秒，成功攻克實(shí)驗(yàn)室廢液瓶、快遞包裝等5類高難度物品的識別難題。邊緣計(jì)算終端通過MobileNetV3輕量化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)能耗降低35%，在潮濕環(huán)境連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)仍保持99.7%穩(wěn)定性，為校園智能垃圾分類設(shè)備提供了可靠技術(shù)支撐。

策略體系在4所試點(diǎn)高校的實(shí)踐驗(yàn)證中展現(xiàn)出顯著成效。"綠智云"管理平臺(tái)累計(jì)處理回收數(shù)據(jù)18.7萬條，生成個(gè)性化行為分析報(bào)告126份，積分兌換系統(tǒng)與后勤供應(yīng)鏈的深度聯(lián)動(dòng)使積分周轉(zhuǎn)率提升至92%，徹底解決了滯留問題。"班級網(wǎng)格責(zé)任制"使混投率從初始的28.6%降至3.2%，回收率提升23.4%，超額完成預(yù)期目標(biāo)。文化推廣的"垃圾減量挑戰(zhàn)賽"吸引全國112所高校參與，覆蓋師生4.2萬人次，"環(huán)保藝術(shù)展"將回收物轉(zhuǎn)化為裝置藝術(shù)，使理工科與文科院校參與度差異縮小至8%，真正實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科綠色共建。

行為調(diào)研數(shù)據(jù)揭示出技術(shù)賦能對環(huán)保意識的深層影響。1200份有效問卷顯示，83.6%的師生表示智能分類系統(tǒng)顯著提升了分類意愿，72.4%的學(xué)生主動(dòng)參與環(huán)保活動(dòng)，較研究初期增長41個(gè)百分點(diǎn)。深度訪談發(fā)現(xiàn)，"環(huán)保積分-食堂優(yōu)惠"的閉環(huán)機(jī)制使垃圾分類從"任務(wù)"轉(zhuǎn)變?yōu)?習(xí)慣"，VR技術(shù)還原的垃圾填埋場實(shí)景使90%的參與者產(chǎn)生強(qiáng)烈環(huán)保使命感。這些數(shù)據(jù)印證了"技術(shù)-制度-文化"三維模式的有效性，證明智能化手段不僅能解決效率問題，更能培育可持續(xù)的綠色行為生態(tài)。

五、結(jié)論與建議

本研究證實(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園管理策略的深度融合，是破解垃圾分類難題的關(guān)鍵路徑。技術(shù)層面構(gòu)建的高精度識別模型與邊緣計(jì)算終端，為校園垃圾分類提供了智能化基礎(chǔ)設(shè)施；策略體系創(chuàng)新的"技術(shù)-制度-文化"三維框架，實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)分類到主動(dòng)參與的質(zhì)變。試點(diǎn)數(shù)據(jù)表明，該模式可使回收率提升23.4%，混投率控制在3.2%以內(nèi)，為高校綠色轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的解決方案。更重要的是，研究驗(yàn)證了智能技術(shù)對環(huán)保行為的正向引導(dǎo)作用，將垃圾分類從簡單的資源回收行為，升華為培育生態(tài)文明素養(yǎng)的教育實(shí)踐。

基于研究成果，提出以下建議：技術(shù)層面應(yīng)持續(xù)優(yōu)化模型對低光照場景的識別能力，探索多模態(tài)融合技術(shù)提升復(fù)雜背景下的判別準(zhǔn)確率；策略層面需建立跨校聯(lián)盟共享數(shù)據(jù)資源，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化積分兌換接口，推動(dòng)成果向社區(qū)、企業(yè)等場景輻射；文化推廣應(yīng)深化"學(xué)科交叉環(huán)保聯(lián)盟"機(jī)制，將垃圾分類納入通識教育課程體系，讓環(huán)保意識真正成為大學(xué)生的核心素養(yǎng)。同時(shí)建議教育主管部門將垃圾分類智能化建設(shè)納入高校評估指標(biāo)，設(shè)立專項(xiàng)基金支持成果轉(zhuǎn)化，形成政策激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。

六、結(jié)語

歷時(shí)兩年的研究不僅產(chǎn)出了一系列技術(shù)成果與管理范式，更在校園里播撒下綠色的種子。當(dāng)智能垃圾桶精準(zhǔn)識別每一片紙屑，當(dāng)積分兌換系統(tǒng)響起清脆的提示音，當(dāng)環(huán)保藝術(shù)展引來駐足贊嘆的目光，我們看到的不僅是數(shù)據(jù)的提升，更是年輕一代環(huán)保意識的覺醒。校園垃圾分類智能化建設(shè)，恰如一場靜默的綠色革命，它用技術(shù)的溫度喚醒師生的生態(tài)自覺，用管理的智慧編織資源循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)，用文化的浸潤培育可持續(xù)的未來。

研究成果的落地實(shí)踐證明，深度學(xué)習(xí)與行為科學(xué)的完美結(jié)合，能夠?qū)⒈涞乃惴ㄞD(zhuǎn)化為溫暖的環(huán)保行動(dòng)。當(dāng)每一張被正確分類的廢紙背后，都承載著對地球的承諾；每一次積分兌換的喜悅中，都蘊(yùn)含著對綠色的珍視——這正是本研究最珍貴的價(jià)值。未來，我們將繼續(xù)深化"教育場景-資源循環(huán)"雙螺旋發(fā)展理論，讓校園這方凈土不僅成為知識傳授的殿堂，更成為生態(tài)文明建設(shè)的搖籃，讓綠色成為青春最亮麗的底色，讓環(huán)保意識在每代學(xué)子心中生根發(fā)芽，共同書寫人與自然和諧共生的時(shí)代答卷。

基于深度學(xué)習(xí)的校園可回收物圖像分類與回收率提升策略研究課題報(bào)告教學(xué)研究論文一、背景與意義

在全球環(huán)境危機(jī)與資源約束的雙重壓力下，垃圾分類已成為推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。校園作為人才培養(yǎng)與文化傳播的核心場域，其垃圾分類實(shí)踐不僅關(guān)乎資源循環(huán)效率，更承載著生態(tài)文明教育的使命。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國高校年產(chǎn)生可回收物占生活垃圾總量的40%以上，但實(shí)際回收率普遍不足30%，大量可回收物因分類錯(cuò)誤或回收體系缺失而流失，既造成資源浪費(fèi)，又加劇環(huán)境負(fù)擔(dān)。傳統(tǒng)人工分類模式面臨效率瓶頸與人力成本壓力，而現(xiàn)有智能分類系統(tǒng)多針對標(biāo)準(zhǔn)化場景設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)校園環(huán)境中物品形態(tài)多變、背景復(fù)雜、光照多變等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性進(jìn)展為解決這一難題提供了全新路徑。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借強(qiáng)大的特征提取能力，可實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜圖像的精準(zhǔn)識別，而注意力機(jī)制與遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的融合，能有效提升模型對細(xì)粒度物品的判別能力。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于校園可回收物分類，不僅可突破人工分類的效率極限，更能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的行為分析，為回收率提升策略制定提供科學(xué)依據(jù)。本研究將技術(shù)賦能與行為引導(dǎo)相結(jié)合，探索“智能識別—精準(zhǔn)回收—文化培育”的閉環(huán)模式，其意義在于：一方面，通過技術(shù)創(chuàng)新提升垃圾分類精度與效率，為高校環(huán)境治理提供智能化解決方案；另一方面，通過策略創(chuàng)新培育師生環(huán)保自覺，將校園打造為生態(tài)文明教育的實(shí)踐基地，最終實(shí)現(xiàn)“資源循環(huán)—環(huán)境改善—素養(yǎng)提升”的多維價(jià)值共生。

二、研究方法

本研究采用“技術(shù)攻堅(jiān)—策略構(gòu)建—實(shí)證驗(yàn)證”三位一體的研究范式，通過多學(xué)科交叉融合實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的閉環(huán)迭代。技術(shù)層面，以深度學(xué)習(xí)為核心，構(gòu)建“數(shù)據(jù)集構(gòu)建—模型優(yōu)化—邊緣部署”的全流程技術(shù)體系：首先，通過實(shí)地采集與網(wǎng)絡(luò)爬取相結(jié)合，建立覆蓋教學(xué)樓、宿舍、食堂等10類場景的CampusTrash-2.1數(shù)據(jù)集，包含3.2萬張標(biāo)注樣本，涵蓋雨雪、夜間等極端環(huán)境；其次，基于ResNet-SENet融合架構(gòu)開發(fā)分類模型，引入動(dòng)態(tài)特征融合機(jī)制解決形變、遮擋樣本識別難題，采用FocalLoss損失函數(shù)應(yīng)對樣本不均衡問題，并通過遷移學(xué)習(xí)加速模型收斂；最終，通過MobileNetV3輕量化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算優(yōu)化，使模型適配智能垃圾桶終端，響應(yīng)時(shí)間壓縮至0.3秒，準(zhǔn)確率達(dá)96.8%。

策略層面，以環(huán)境行為學(xué)與公共管理理論為指導(dǎo)，構(gòu)建“技術(shù)—制度—文化”三維提升體系：技術(shù)端開發(fā)“綠智云”智能管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)積分兌換、行為追蹤與數(shù)據(jù)可視化；制度端建立“班級網(wǎng)格責(zé)任制+樓層督導(dǎo)制”管理模式，將垃圾分類納入學(xué)生綜合素質(zhì)評價(jià)；文化端設(shè)計(jì)“垃圾減量挑戰(zhàn)賽”“環(huán)保藝術(shù)展”等沉浸式活動(dòng)，培育綠色行為習(xí)慣。實(shí)證驗(yàn)證采用對照實(shí)驗(yàn)法，選取4所高校作為試點(diǎn)，通過SPSS分析回收率、混投率、參與度等指標(biāo)變化，結(jié)合問卷調(diào)查與深度訪談挖掘行為特征，最終形成可持續(xù)的迭代優(yōu)化機(jī)制。整個(gè)研究過程注重技術(shù)可行性與人文關(guān)懷的有機(jī)統(tǒng)一，既追求算法精度的極致突破，又關(guān)注師生行為習(xí)慣的漸進(jìn)式改變，為校園垃圾分類智能化建設(shè)提供科學(xué)范式。

三、研究結(jié)果與分析

本研究通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)與校園管理策略的系統(tǒng)性融合，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破與實(shí)踐效能的雙重躍升。技術(shù)層面開發(fā)的CampusTrash-2.1數(shù)據(jù)集成為國內(nèi)首個(gè)覆蓋校園全場景的公開數(shù)據(jù)集，包含3.2萬張標(biāo)注樣本，涵蓋雨雪、夜間等極端環(huán)境，在IEEEDSDS2023國際競賽中斬獲最佳數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)?；赗esNet-SENet融合架構(gòu)的識別模型經(jīng)動(dòng)態(tài)特征優(yōu)化后，分類準(zhǔn)確率穩(wěn)定在96.8%，響應(yīng)時(shí)間壓縮至0.3秒，成功攻克實(shí)驗(yàn)室廢液瓶、快遞包裝等5類高難度物品的識別難題。邊緣計(jì)算終端通過MobileNetV3輕量化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)能耗降低35%，在潮濕環(huán)境連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)仍保持99.7%穩(wěn)定性，為校園智能垃圾分類設(shè)備