摘要
随着城市化进程的加速和人口的增长，生活垃圾的管理和处理成为了一个日益严峻的环境问题。传统的人工分拣方式效率低下、成本高昂，且对工作人员健康构成威胁。本文提出了一种基于深度学习YOLO系列算法（YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8）的生活垃圾智能检测与分类系统，该系统能够自动识别和分类多种生活垃圾，包括可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等。我们开发了一个完整的系统，包含模型训练、评估和部署的完整流程，并基于PySide6构建了用户友好的图形界面。本文详细介绍了系统的设计原理、实现方法和实验结果，并提供了完整的代码实现。
关键词： 深度学习，目标检测，YOLO，垃圾分类，PySide6，计算机视觉
1. 引言
1.1 研究背景
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，生活垃圾的产生量也呈逐年上升趋势。据统计，我国城市生活垃圾年产量已超过2亿吨，并且以每年8%-10%的速度增长。传统的垃圾处理方式如填埋和焚烧不仅占用大量土地资源，还可能造成二次污染。垃圾分类是实现垃圾减量化、资源化、无害化的重要途径，但人工分类效率低下、成本高昂，且分类准确性难以保证。
1.2 研究意义
开发生活垃圾智能检测与分类系统具有重要的现实意义：
提高分类效率：自动化分类系统可以24小时不间断工作，大幅提高分类效率
降低人工成本：减少对人工分拣的依赖，降低人力成本
提高分类准确率：基
