机电工程学院学子敢于创新，积极实践，动手研发制造出一款智能分类垃圾箱。
传统的垃圾分类需要人工分类，效率低下且容易出现分类错误，他们制作的智能分类垃圾箱是基于卷积神经网络的垃圾分类箱，可以通过对垃圾图像进行特征提取和分类，实现高效准确的垃圾分类，提高垃圾分类的整体效率和准确率。
此款垃圾箱将生活垃圾分为干、湿、可回收、有害垃圾四个大类，增加研究类别并改善复杂场景下的垃圾目标检测结果，实验结果表明，在相同实验环境条件下，改进后的模型在多类别、密集型的混合垃圾场景验证中较好的垃圾识别和分类效果，可以准确地被检测出来。此外，基于卷积神经网络的垃圾分类箱还可以通过智能化的管理和监控，实现垃圾分类的全流程控制和优化。
