垃圾污染是当今世界最为严峻的环境问题之一。无论是出于经济考量还是生态保护的需要，回收利用的重要性广为人知，且该行业对效率的要求极高。为此，我们团队开展了关于人工智能在垃圾检测与分类中应用的综合性研究，旨在应对全球垃圾污染问题。研究最终开发出一个开源框架，能够实现垃圾的检测与分类。该系统采用两级神经网络架构：第一级负责垃圾检测，第二级则完成垃圾类别分类。垃圾被划分为七类：生物垃圾、玻璃、金属、塑料、不可回收物、其他类、纸类以及未知类别。实验结果表明，该方法在垃圾检测任务中平均精度最高可达70%，在测试数据集上的分类准确率约为75%。本研究中所使用的代码已公开发布于网络，供全球科研人员和开发者免费使用。