🚀 核心功能

🔐 用户管理系统

• 多角色权限管理（管理员/普通用户）
• 用户注册、登录、密码修改
• 登录日志记录和安全审计

🤖 AI图像识别系统

• 6类垃圾识别: 纸板、玻璃、金属、纸类、塑料、其他干垃圾
• 实时图像处理: 支持上传图片自动分类
• 置信度显示: 百分比形式展示识别准确率

🛠️ 技术架构

后端技术栈

• Web框架: Flask 1.1.4
• 数据库: MySQL
• 深度学习: PyTorch 1.8.1 主要点概括。 + ResNet50
• 图像处理: OpenCV 4.5.4 + Pillow 8.4.0
• 数据处理: NumPy 1.21.6

前端技术栈

• UI框架: Bootstrap + 自定义CSS
• 交互框架: Vue.js + jQuery
• 图表库: ECharts
• 响应式设计: 支持PC和移动端

📁 项目结构

Rubblish-master/
├── main.py        # Flask主应用入口
├── config.py       # 数据库配置文件
├── ai_model.py     # AI模型推理模块
├── train_resnet.py   # 模型训练脚本
├── predict_resnet.py  # 模型预测脚本
├── model_resnet.py   # ResNet模型定义
├── requirements.txt   # Python依赖包列表
├── flaskt.sql     # 数据库初始化脚本
├── models/       # 模型文件目录
│ ├── resnet-pre.pth # 预训练权重
│ └── resnet.pth   # 训练好的模型
├── data_set/     # 训练数据集
│ └── sn_data/
│   ├── train/   # 训练集（6分类）
│   └── val/    # 验证集（6分类）
├── static/      # 静态资源目录
│ ├── ai_model/   # AI模型相关文件
│ ├── uploads/    # 文件上传目录
│ └── mb/      # 移动端资源
├── templates/     # HTML模板文件
│ ├── new_*.html   # 新版界面模板
│ └── base/     # 基础模板
├── logs/       # 日志文件目录
│ ├── resnet.txt  # 训练日志
│ └── performance.txt # 性能日志
└── utils/      # 工具函数库