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发表时间:2020-03-31 00:00

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从7月1日起,上海将正式实施“上海市废弃物管理条例”。 根据规定,未来个人混合垃圾最高可被罚款200元,单位最高可达5万元,违规将纳入信用信息系统。   “历史上最严格的垃圾分类措施”已经从天而降。 上海市民仍处于恐怖之中,北京等45个城市的垃圾分类政策已经开始实施。


? 在日常生活中,每类垃圾往往包含各种内容。 根据经验,人们在归类时不可避免地会有偏差。 幸运的是,由于云计算,大数据,人工智能和物联网等先进计算技术的发展,垃圾分类识别已经变得准确和有效。


? 通过先进的计算技术,垃圾分类识别能否非常准确? 快还是不快? 技术成熟并流行多久? 通过上述一系列问题,我们采访了曙光大数据情报研究所院长宋怀明博士。


? 宋晓明认为,在计算机大数据可视化分析领域,目前有许多基于神经网络的算法用于图像分类,分类技术有很多种。 具体到垃圾分类,有一个单一的目标分类,即对整个图片进行分类,给图片一个独特的分类标签,如单瓶照片 - 可回收,水果照片 - 湿垃圾; 多目标检测分类用于定位和分离图像中的各种垃圾。 例如,在一堆垃圾中,瓶子是可回收的,而废纸是干垃圾。 前者,该技术相对容易实现,近期流行的手机垃圾分类APP在市场上正在使用这项技术; 后者在生活中更实用,应用场景更广泛,但开发更加困难。


? 大数据智能技术可以用垃圾来分类一双“眼睛”吗?


? 图为使用曙光眼系统的废物分类模拟实验。


? 在这个阶段,垃圾分类和识别技术的计算产品和算法相对成熟,难点在于缺乏足够数量的训练图像集。 由于神经网络算法是数据驱动的方法,因此训练样本的数据量和质量要求相对较高。 数据量越大,识别判断越准确。 宋怀明介绍,理想的状态是每种类型的垃圾数据集都是成千上万的图片,准确率可以达到95%以上。 如果图像集的数量不足,则精度将被打折扣。 此时,曙光的实践是通过图像增强技术提高训练数据的水平,以提高识别准确性。


? 至于图像速度的识别,它取决于终端网络延迟,更多地取决于后端的处理速度和算法复杂度。 例如,在“曙光之眼”的情况下,即使在暗光条件下,适当的遮挡量,以及物品的一定程度的变形和变色,也可以实现毫秒级的快速物品识别。


? 事实上,曙光惠妍的主要用途不是垃圾分类,而是智能视频人脸识别,可用于会议登录,面对面支付,酒店登记,各种门禁等。   ,广泛用于会议场所,车站,机场,学校,地铁和社区。 复杂的场景,如超市,酒店和公司前台。


? 宋慧明说,他对成熟的垃圾分类和识别技术非常看好。 在46个城市中,数亿人的需求,市场空间和商业潜力巨大。 即使是复杂多样的垃圾位置分类应用程序也有望成熟并在全年变得流行。


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