垃圾分類開源硬件

描述

垃圾分類的想法很棒。問題是人們不這樣做。

該項(xiàng)目旨在教育和鼓勵人們更好地分類垃圾，同時(shí)幫助保護(hù)自然，降低垃圾收集費(fèi)用，讓服務(wù)人員的工作更輕松。

這是該項(xiàng)目的總體概述，該項(xiàng)目仍在開發(fā)中。檢測垃圾分類存在許多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)仍在研究中。我們也遇到了來自當(dāng)?shù)貜U物管理公司的非常糟糕的溝通，這使得信息的收集更加困難和耗時(shí)。這可能部分是由于 COVID-19 的情況，因?yàn)樵S多人在家工作，沒有時(shí)間或資源來幫助我們。

我想分享我對這個(gè)系統(tǒng)實(shí)施的想法和設(shè)想。只是也許，有人會覺得這是一本有趣的書。

世界各地都實(shí)施了現(xiàn)收現(xiàn)付 (PAYT) 系統(tǒng)

PAYT 系統(tǒng)已經(jīng)以某種方式、形狀或形式使用了 100 多年。他們存在于美國和加拿大，許多歐洲國家和一些亞洲國家。不同地方對 PAYT 制度、獎勵計(jì)劃和執(zhí)行政策的實(shí)施不同，但總體而言，對回收率的影響總體評價(jià)為積極。

在大多數(shù)情況下，該系統(tǒng)通過稱量垃圾箱中的垃圾量或使用標(biāo)準(zhǔn)尺寸的袋子并在收集時(shí)按每袋收取費(fèi)用來工作。這是一個(gè)行之有效的系統(tǒng)，但仍有改進(jìn)的余地，特別是通過增加廢物管理設(shè)施的能力，以提高其影響范圍內(nèi)的回收意識。

這是不同的

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提議的系統(tǒng)使用安裝在垃圾收集車上的攝像頭來識別容器中分類錯(cuò)誤的可回收垃圾。通過用二維碼標(biāo)記垃圾桶，攝像頭也可以進(jìn)行識別。該系統(tǒng)可以與當(dāng)前依賴重量測量的系統(tǒng)結(jié)合使用，以生成有關(guān)特定地理區(qū)域垃圾分類狀態(tài)的更深入數(shù)據(jù)。然后，廢物管理公司可以使用這些數(shù)據(jù)來動態(tài)調(diào)整收集賬單并深入了解特定錯(cuò)誤分類的物品，從而使他們能夠提高他們服務(wù)的社區(qū)的意識。

隱私呢？

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該項(xiàng)目可能面臨的最大挑戰(zhàn)之一是隱私問題，即人們不希望將垃圾的照片拍攝并存儲在某些公司的服務(wù)器上。系統(tǒng)通過板載圖像處理來解決這個(gè)問題，只將分析的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器，然后立即刪除圖像。這確保了圖像永遠(yuǎn)不會離開安裝在垃圾收集車上的物理生態(tài)系統(tǒng)。

當(dāng)用戶在移動應(yīng)用上獲得反饋時(shí)，比較數(shù)據(jù)是完全匿名的。沒有向任何其他用戶提供單個(gè)用戶數(shù)據(jù)。相反，用戶的數(shù)據(jù)會與不同的更廣泛的地理區(qū)域（例如他們的地區(qū)、城市、州、國家或什至全球）進(jìn)行比較。

檢測到的垃圾箱的 GPS 坐標(biāo)也在船上進(jìn)行處理，這可以幫助檢測放置錯(cuò)誤、盜竊或“垃圾箱開關(guān)”，這可能會欺騙性地操縱系統(tǒng)。廢物管理公司會收到通知，告知給定位置有問題，可以派人去檢查。

在部署系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)使用選擇加入模型。這會產(chǎn)生早期采用者的用戶群，他們更能容忍系統(tǒng)中的問題，并且更愿意向部署者提供有關(guān)這些問題的反饋。如果正確分類垃圾，他們應(yīng)該會看到垃圾收集費(fèi)用減少，并且通過口耳相傳的方式會增加采用率。

部署這樣一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵是透明度。應(yīng)明確告知用戶系統(tǒng)如何工作、如何處理他們的數(shù)據(jù)、在服務(wù)器上實(shí)際存儲和處理的數(shù)據(jù)量，以及向他們和其他用戶顯示的數(shù)據(jù)。垃圾箱的內(nèi)容對某些人來說可能是一個(gè)微妙的話題，這是獲得人們信任并真正超越狂熱用戶的唯一途徑。

它是如何工作的？

基礎(chǔ)架構(gòu)概述

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該系統(tǒng)由三個(gè)主要部分組成：

• 車載單元，
• 服務(wù)器，
• 移動應(yīng)用程序。

車載裝置由卡車駕駛室中的樹莓派運(yùn)行，該樹莓派從安裝在卡車后部的支持 Wi-Fi 的安全攝像頭接收圖像。當(dāng)頂部帶有二維碼的垃圾箱放在卡車的臂上時(shí)，它會被攝像頭識別，并從連接到 Raspberry Pi 的 GPS 單元收集 GPS 坐標(biāo)。當(dāng)垃圾箱在卡車的收集和壓縮機(jī)構(gòu)的初步階段被清空時(shí)，會拍攝另一張照片，捕捉垃圾箱的內(nèi)容。然后，圖像通過 Wi-Fi 傳輸?shù)?Raspberry Pi，它使用一種算法與 Coral AI 加速器結(jié)合來評估其中是否有任何錯(cuò)誤分類的物品。然后使用連接到 Raspberry Pi 的 LTE CAT-M 模塊將收集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器。

服務(wù)器負(fù)責(zé)將接收到的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，然后基于它：

• 確定每個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例的收集服務(wù)成本，
• 對用戶和他們周圍不同大小的地理區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，
• 確定用戶和上述地理區(qū)域的趨勢，
• 將這些與部署國家/地區(qū)內(nèi)的其他用戶和地理區(qū)域進(jìn)行比較，以及
• 將相關(guān)數(shù)據(jù)推送到用戶的移動應(yīng)用程序。

該移動應(yīng)用程序的主要目標(biāo)是向用戶提供有關(guān)他們的排序如何改進(jìn)或惡化的反饋，并鼓勵他們做得更好。它有幾個(gè)特點(diǎn)：

• 概述：用戶的排序趨勢，與其他人的比較，
• 對用戶隨時(shí)間排序的統(tǒng)計(jì)分析，
• 隨著時(shí)間的推移顯示賬單金額，并在顯著改善或惡化時(shí)顯示通知，并提供有關(guān)如何做得更好的建議，
• 能夠在應(yīng)用程序內(nèi)或通過外部支付服務(wù)支付未付賬單，
• 一個(gè)部分，其中包含有關(guān)將哪些物品放入哪個(gè)回收箱的提示。

它應(yīng)該主要集中在讓用戶對他們的回收工作感覺良好，并與其他人競爭，從而有可能獲得經(jīng)濟(jì)收益。未來，我們正在考慮為應(yīng)用程序添加某些游戲化方面，使其更具交互性和吸引力，并鼓勵他們嘗試更好地回收利用。

房間里的大象

檢測代碼在哪里？

直到發(fā)布之日，我們還沒有開發(fā)出能夠成功確定“回收質(zhì)量”的算法。我們還沒有真正決定決定因素是什么。我們無法搜索鋁罐的圖像，因?yàn)槲覀儫o法分辨罐子里有什么，但我們必須教我們的算法檢測標(biāo)簽和形狀，以確定它們是否含有果汁或機(jī)油。即使我們可以，我們?nèi)匀徊淮_定這是最好的方法。目前，我們從當(dāng)?shù)氐膹U物管理公司獲得的關(guān)于哪種廢物最常被錯(cuò)誤分類以及他們的建議是什么的信息非常少。

我們想到的另一個(gè)問題是，如果垃圾裝在袋子里怎么辦？我們忽略它嗎？我們是否強(qiáng)制用戶將他們的行李清空到容器中？目前，我們決定只在“可回收”垃圾箱上工作，里面裝著大部分食品包裝、塑料袋、塑料瓶和類似的東西，但不應(yīng)該包含機(jī)油、發(fā)膠、不同類型的油漆等。我們挑選了這種類型的垃圾箱，因?yàn)橥ǔ＠锩嫜b袋的物品數(shù)量最少，并且發(fā)現(xiàn)其中大約 30% 的物品分類不正確。

還有一些其他的問題，主要是由于缺乏信息，我們希望在未來獲得這些信息。

那么......到目前為止已經(jīng)做了什么？

雖然我們大部分時(shí)間都花在研究上，但我們也開始研究項(xiàng)目的一些技術(shù)方面。我們創(chuàng)建了一個(gè)識別腳本，它使用 OpenCV 檢測二維碼，打印到垃圾箱上。如果這是某個(gè) QR 碼的第一次出現(xiàn)，它還會將圖像保存到磁盤。它目前使用 USB 網(wǎng)絡(luò)攝像頭作為概念驗(yàn)證，但我們可以稍后將其更改為使用 IP 攝像頭流。

我們還創(chuàng)建了一個(gè)原型 Android 應(yīng)用程序，它可以查看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、檢查財(cái)務(wù)狀況或支付賬單。該設(shè)計(jì)仍為默認(rèn)設(shè)計(jì)，未來可能會發(fā)生一些變化。它是應(yīng)用程序的純功能展示原型。我們希望它在第一次迭代中看起來像這樣：

應(yīng)用理念

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綜上所述

我們認(rèn)為采用這種系統(tǒng)將有助于參與廢物管理過程的每個(gè)人。用戶會看到經(jīng)濟(jì)和社會的鼓勵并從中進(jìn)行游戲，廢物管理設(shè)施將不得不對其進(jìn)水口進(jìn)行更少的后處理，這將導(dǎo)致分揀機(jī)和人員的成本和工作量減少，大自然將通過提高認(rèn)識而受益.

未來，我們還需要一個(gè)有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的人，更具體地說，是對象檢測和分類算法，他可以讓我們更深入地了解如何完全解決問題并幫助我們解決問題。