利用计算机视觉和机器学习进行智能回收

　　【安防展览网 视点跟踪】各国政府应考虑利用计算机视觉和机器学习实施智能回收，以解决垃圾管理中的重大问题。
 

　　一些发展中国家在管理和处置越来越多的垃圾方面面临重大挑战。这些国家/地区的垃圾堆高度超过了65米(印度新德里的Ghazipur垃圾填埋场)，甚至需要设置飞机警示灯。报导显示，珠穆朗玛峰上的垃圾数量在逐年增加，并且在范围内都可以看到垃圾数量增加所带来的影响。此外，到2050年，垃圾产生量将增加70%。因此，管理和处置如此大量的垃圾可能变得更具挑战性。各国政府必须实施垃圾管理和处置的替代方法，如智能回收，以应对挑战。不过，政府机构必须认真分析垃圾处置和管理方面的现有挑战，以找到有效的解决方案。
 

　　传统回收面临的挑战
 

　　在范围内，各国政府正在采取必要措施，并敦促公民进行垃圾回收利用。然而，这些措施并没有被证明是可靠的，因为市民有时可能会疏忽大意，并且垃圾回收机构在分类垃圾时也可能会出错。因此，一种替代方法是使用分拣机来分拣和回收垃圾，并且分拣机可以显著改善回收流程。分拣人员使用红外摄像头来识别不同垃圾的材质成分，然后在确定材质成分后，机械分拣机可以在鼓风机的帮助下整理垃圾。在对可回收垃圾进行分类整理后，回收机构可以将这些物品出售给制造厂或经纪人。然而，经纪人和制造厂对他们要购买的回收物品类型都有具体要求，例如，一个塑料水瓶和一个塑料沙拉盒可能都是相同的塑料材质，但经纪人可能不会购买沙拉盒，因为有食品污染。然而，红外摄像头会将这些物品分类在一起，因为它们是由相同材质制成的。在这种情况下，传统的分拣机可能被证明是不准确的。因此，回收机构需要寻找更可靠的替代方案。
 

　　利用计算机视觉和机器学习的智能回收
 

　　计算机视觉已经显示出它在准确识别人脸方面的潜力，而类似的计算机视觉功能可以用来识别不同类型的垃圾。通过将计算机视觉与机器学习和机器人技术相结合，智能回收系统可以帮助回收机构执行自动回收作业。
 

　　智能回收系统可以由探测金属的不同传感器和捕捉图像的3D激光和光谱摄像头组成，而这些图像可以发送到集中的云端进行分析。机器学习模型可以准确识别各种垃圾，并将反馈信息发送给智能回收系统。这些机器学习模型使用大量图像和视频来帮助系统识别可回收的垃圾。此外，智能回收系统可以在机器人手臂的帮助下对垃圾进行称重，以确定垃圾箱或罐头是否装有食物。
 

　　除了垃圾分类之外，智能回收系统还可以收集不同类型垃圾的数据。有了这些数据，政府和回收机构就可以确定每月产生了哪种类型的可回收垃圾以及多少。利用这些详细数据，政府机构可以制定减少垃圾的策略，并利用收集的数字提高公众对垃圾产生的认识。
 

　　除了智能回收，政府还可以将物联网和人工智能用于垃圾管理。通过将智能回收和人工智能垃圾管理相结合，政府可以简化从垃圾收集到处置的整个流程。有了这样的现代技术，政府可以加快垃圾管理程序，并跟上垃圾产生的速度。然而，垃圾的产生和管理问题不能仅仅依靠技术来解决，政府和公民必须积极减少垃圾的产生，并使用可循环再利用的产品，并宣传对垃圾数量不断增加的认识，以解决垃圾的产生和管理问题。