計算機視覺和機器學習如何讓回收變得智能化

各國政府應考慮利用計算機視覺和機器學習實施智能回收，以解決垃圾管理中的重大問題。

一些發(fā)展中國家在管理和處置越來越多的垃圾方面面臨重大挑戰(zhàn)。這些國家/地區(qū)的垃圾堆高度超過了65米（印度新德里的Ghazipur垃圾填埋場），甚至需要設置飛機警示燈。報導顯示，珠穆朗瑪峰上的垃圾數(shù)量在逐年增加，并且在全球范圍內(nèi)都可以看到垃圾數(shù)量增加所帶來的影響。此外，到2050年，垃圾產(chǎn)生量將增加70%。因此，管理和處置如此大量的垃圾可能變得更具挑戰(zhàn)性。各國政府必須實施垃圾管理和處置的替代方法，如智能回收，以應對挑戰(zhàn)。不過，政府機構必須認真分析垃圾處置和管理方面的現(xiàn)有挑戰(zhàn)，以找到有效的解決方案。

傳統(tǒng)回收面臨的挑戰(zhàn)

在全球范圍內(nèi)，各國政府正在采取必要措施，并敦促公民進行垃圾回收利用。然而，這些措施并沒有被證明是可靠的，因為市民有時可能會疏忽大意，并且垃圾回收機構在分類垃圾時也可能會出錯。因此，一種替代方法是使用分揀機來分揀和回收垃圾，并且分揀機可以顯著改善回收流程。分揀人員使用紅外攝像頭來識別不同垃圾的材質成分，然后在確定材質成分后，機械分揀機可以在鼓風機的幫助下整理垃圾。在對可回收垃圾進行分類整理后，回收機構可以將這些物品出售給制造廠或經(jīng)紀人。然而，經(jīng)紀人和制造廠對他們要購買的回收物品類型都有具體要求，例如，一個塑料水瓶和一個塑料沙拉盒可能都是相同的塑料材質，但經(jīng)紀人可能不會購買沙拉盒，因為有食品污染。然而，紅外攝像頭會將這些物品分類在一起，因為它們是由相同材質制成的。在這種情況下，傳統(tǒng)的分揀機可能被證明是不準確的。因此，回收機構需要尋找更可靠的替代方案。

利用計算機視覺和機器學習的智能回收

計算機視覺已經(jīng)顯示出它在準確識別人臉方面的潛力，而類似的計算機視覺功能可以用來識別不同類型的垃圾。通過將計算機視覺與機器學習和機器人技術相結合，智能回收系統(tǒng)可以幫助回收機構執(zhí)行自動回收作業(yè)。

智能回收系統(tǒng)可以由探測金屬的不同傳感器和捕捉圖像的3D激光和光譜攝像頭組成，而這些圖像可以發(fā)送到集中的云端進行分析。機器學習模型可以準確識別各種垃圾，并將反饋信息發(fā)送給智能回收系統(tǒng)。（來源物聯(lián)之家網(wǎng)）這些機器學習模型使用大量圖像和視頻來幫助系統(tǒng)識別可回收的垃圾。此外，智能回收系統(tǒng)可以在機器人手臂的幫助下對垃圾進行稱重，以確定垃圾箱或罐頭是否裝有食物。

除了垃圾分類之外，智能回收系統(tǒng)還可以收集不同類型垃圾的數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)，政府和回收機構就可以確定每月產(chǎn)生了哪種類型的可回收垃圾以及多少。利用這些詳細數(shù)據(jù)，政府機構可以制定減少垃圾的策略，并利用收集的數(shù)字提高公眾對垃圾產(chǎn)生的認識。

除了智能回收，政府還可以將物聯(lián)網(wǎng)和人工智能用于垃圾管理。通過將智能回收和人工智能垃圾管理相結合，政府可以簡化從垃圾收集到處置的整個流程。有了這樣的現(xiàn)代技術，政府可以加快垃圾管理程序，并跟上垃圾產(chǎn)生的速度。然而，垃圾的產(chǎn)生和管理問題不能僅僅依靠技術來解決，政府和公民必須積極減少垃圾的產(chǎn)生，并使用可循環(huán)再利用的產(chǎn)品，并宣傳對垃圾數(shù)量不斷增加的認識，以解決垃圾的產(chǎn)生和管理問題。

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