基于场景分析的家用智能垃圾桶设计研究

为深入挖掘产品设计中用户的真实需求,提出一种基于场景分析的需求分析方法。将家用智能垃圾桶的设计过程划分为客观场景、期望场景及虚拟场景3个阶段。在客观场景阶段,现场观察用户的使用流程,提炼场景分区及其属性,结合层次分析法计算各场景权重;在期望场景阶段,以客观场景的分析结果为基础,运用用户体验层级图构建期望场景,并归纳为需求指标,通过灰色关联分析法计算需求重要度,明确设计方向;在虚拟场景阶段,基于需求重要度对家用智能垃圾桶进行设计并构建虚拟场景,对最终方案进行模糊综合评价,得出满意度评价结论。通过智能垃圾桶设计实例深入挖掘用户需求,验证了以场景分析为基础的方法具有可行性与有效性,为其他产品设计需求分析提供参考。

基于神经网络的家居智能分类垃圾桶

垃圾分类是大势所趋,目前,国家已经在上海等地区强制实行垃圾分类,而很多人对垃圾分类意识薄弱,对于家庭产生的垃圾不能及时正确进行垃圾分类处理,本项目通过对垃圾图像和人工语音信号进行去噪等预处理,后分别完成两类数据的特征提取,最后利用特征融合算法完成两种模态特征的融合,并输入到分类器中完成垃圾的识别。从而给居民的生活带来便利,提升居民生活质量,推进垃圾分类政策的实施。