使用计算机视觉和机器学习的智能回收

政府应考虑使用计算机视觉和机器学习实施智能回收，以解决废物管理中的主要问题。一些发展中国家在管理和处理越来越多的废物方面面临重大挑战。这些国家的垃圾堆高超过65米（印度新德里的Ghazipur垃圾填埋场），甚至需要飞机警示灯。报告显示，珠穆朗玛峰上的垃圾量逐年增加，这种增加的影响在全球范围内都能看到。此外，到2050年，废物产生量将增加70%。因此，管理和处置如此大量的废物会变得更具挑战性。各国政府必须实施废物管理和处置的替代方法，例如智能回收，以迎接挑战。然而，政府机构必须仔细分析废物处理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全球范围内，政府正在采取必要措施并敦促公民进行回收。然而，这些措施并没有被证明是可靠的，因为市民有时会疏忽大意，回收机构在分类垃圾时可能会出错。因此，另一种选择是使用分拣机对垃圾进行分拣和回收，而分拣机可以显着改善回收过程。分拣人员通过红外摄像机识别不同垃圾的物质成分，确定物质成分后，机械分拣机借助鼓风机对垃圾进行分拣。将可回收物分类后，回收机构可以将物品出售给制造商或中间商。然而，中间商和制造商对他们想要购买的回收物品类型都有特定的要求，例如，塑料水瓶和塑料沙拉盒可能都是相同的塑料，但中间商可能不会购买沙拉盒，因为是食品污染。但是，红外摄像机会将这些物品分类在一起，因为它们是由相同的材料制成的。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品。使用计算机视觉和机器学习的智能回收计算机视觉已显示出其在准确识别人脸方面的潜力，类似的计算机视觉功能可用于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化回收操作。智能回收系统可以由检测金属的不同传感器和捕获图像的3D激光和光谱相机组成，这些图像可以发送到集中式云进行分析。机器学习模型可以准确识别各类垃圾，并将反馈信息反馈给智能回收系统。（来源物联网家居网）这些机器学习模型使用大量的图像和视频来帮助系统识别可以回收的垃圾。此外，智能回收系统可以在机械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，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个月产生的可回收垃圾的类型和数量。使用这些详细数据，政府机构可以制定减少废物的策略，并使用收集到的数据来提高公众对废物产生的认识。除了智能回收，政府还可以使用物联网和人工智能进行废物管理。通过结合智能回收和人工智能废物管理，政府可以简化从废物收集到处置的整个过程。有了这样的现代技术，政府可以加快废物管理程序并跟上废物产生的速度。然而，废物的产生和管理问题不能仅靠技术来解决，政府和公民必须积极减少废物的产生，使用可回收产品，并提高对日益增加的废物量的认识，以解决废物的产生和管理问题。