【源码】基于Java和Python的垃圾图像分类系统

项目简介

本项目是基于Apache Flink框架的垃圾图像分类系统，结合Java和Python两种编程语言，利用Flink进行数据流处理，使用预训练的EfficientNet模型完成图像特征提取与分类，可对垃圾图像进行实时分类。

项目的主要特性和功能

1. 实时图像处理：借助Apache Flink实现实时图像数据处理，支持高并发和分布式处理。
2. 深度学习模型：以EfficientNet - B2、B3、B4作为主干网络，通过SVD进行特征融合，训练分类器实现垃圾图像分类。
3. 模型融合：融合多个EfficientNet模型的输出，提升分类准确性。
4. 环境变量配置：通过设置环境变量指定图像输入路径和模型推理路径。
5. 可扩展性：支持动态加载和更新模型，方便模型优化与迭代。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Java和Python开发环境。
• 配置Apache Flink环境。
• 下载并准备预训练的EfficientNet模型权重文件。

2. 下载预训练模型

下载EfficientNet - B2、B3、B4的预训练模型权重文件，放入package/python_package目录。

3. 构建Java代码

使用Maven打包Java代码，生成garbage_image - 1.0 - SNAPSHOT.jar，并将其放入package目录。

4. 配置环境变量

设置IMAGE_TRAIN_INPUT_PATH和MODEL_INFERENCE_PATH环境变量，指向图像数据和模型路径。

5. 打包并上传

将package目录打包，上传至天池平台。

6. 提交Flink作业

提交包含Java代码和配置文件的Flink作业，执行垃圾图像分类任务。

7. 结果输出

输出的分类结果将被发送到指定的接收器（如ImageClassSink）进行处理或存储。

8. 注意事项

• 确保模型路径和输入通道等参数正确配置。
• 根据实际需求选择合适的Flink并行度和模型配置。

实际操作中可能需根据具体情况调整上述步骤。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】