By 超神经
场景描述：通过深度学习、神经网络，训练机械臂像人一样识别垃圾进行分类，效率远高于人工分类，以缓解垃圾污染带来的生态问题。
关键词：视觉识别 多层神经网络 压力传感器 垃圾分类
每年4月22日是为保护地球环境而设立的“地球日”。今天是第50个世界地球日，但似乎从未受到重视。
空气污染、气候变暖、垃圾污染等各种环境问题长期威胁着地球。以垃圾污染为例。你可能没有意识到，在城市里，我们产生的生活垃圾每年以10%的速度增长。
世界上大约三分之一的废物未经处理就被倾倒。
这些废物造成的危害可能持续数百年
仅中国每年就产生近10亿吨垃圾，其中生活垃圾约4亿吨，建筑垃圾约5亿吨，餐厨垃圾约1000万吨。
随着人工智能技术越来越成熟，通过智能技术每年可以从垃圾填埋场节省2万吨可回收材料。也就是说，我们可以利用技术来大大提高垃圾收集率，而且效率远高于人工。
用于“视觉”分类的机械臂：图像识别+神经网络
目前比较主流的垃圾处理方法之一是利用计算机视觉中的图像识别，并为其配备智能分拣机器人，对垃圾进行分类。
美国BHS（Bulk）公司在全球投资了近60台智能分拣机MAX-AI。 MAX-AI利用视觉识别和多层神经网络技术，配合传送带传送垃圾，最终实现不同材质的分类。
MAX-AI分拣机器人就像一个倒立的三脚架，末端有吸盘
MAX-AI 可以以 90% 的准确率识别和分类物品，几乎与人类相同，但速度是人类的两倍。
另一家名为 的公司，使用机械臂结合图像识别来对建筑碎片进行分类和整理。
该公司最大的机器人分类器名为 Heavy，其手臂末端有一个超大的钳子，可以举起 60 磅重的物体。它特别灵活，尽管负载很重，仍能快速执行分类工作。
所使用的分拣机器人通过以下步骤进行分类：通过摄像头图像扫描垃圾流，然后利用机器学习识别材质，控制机械臂抓取，最后对相同材质的垃圾进行分类。
的首席执行官表示，除了能够对建筑材料进行分类之外，他们的机器人还可以在造纸厂、塑料回收和原材料回收方面发挥作用。
分类为“触觉”的机械臂：触觉传感器
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近开发了一款智能机器人，它利用传感器的“触觉”对不同的废物进行分类。
与基于视觉原理的机器人不同，这种智能机器人主要依靠机械臂上的传感器夹具，并且夹具完全由电力驱动。通过接触，它可以检测纸张、金属和塑料之间的差异。例如，通过感应金属物体的电导率来判断金属物体。
机械臂配有柔软的夹具，可以从传送带上取下物体，并通过触摸识别废物的材质。
夹具组件是一对气缸和高度可变形的电容式压力和应变传感器。本月早些时候，该实验室发布了一段视频，显示机器人正在工作中抓取盒子、杯子和罐子。视频显示，纸杯、空盒子、汽水瓶都可以通过压力传感器进行分类。
垃圾第一站：家→回收点
也有一些环保组织希望提高人们垃圾分类和回收的意识。
与俄罗斯绿色和平组织合作一个项目：设计一个垃圾收集map.ru，帮助人们通过地图找到最近的垃圾收集点。
只要用户输入地址，用户就会
显示最近的垃圾投放点和垃圾类别
对于垃圾，按材质分类：塑料、玻璃、纸张、金属和其他材料，然后送去回收。它将展示市民移交已分类并准备回收的垃圾。
目前，该产品已在俄罗斯全国69个城市推广，每年有近50万俄罗斯用户使用该地图查询垃圾处理点位置信息。
在地图开发过程中，开发者还可以根据数据发现一些数据偏好：比如垃圾收集点的分布、不同城市的主要回收类型、不同地区的回收率以及不同类型垃圾送达的难度等。回收点。学位等等。
俄罗斯各城市不同类型废物受欢迎程度的指标
根据这些数据，不断显示所有回收点，以做出更合理、个性化的部署安排。例如，如果您在面板中选择发送两种物料机器人足球比赛视频，则会显示两种物料均可加工的点。
该团队收集的数据是由俄罗斯69个城市的志愿者收集的。为了更方便使用，他们的地图具有导航功能。道路和地铁站等地标将被突出显示。
此外，为了提高人们回收的积极性，地图将首先从低缩放级别开始，显示所有回收点，这表明全国各地的人们都在收集二手物资；此外，展示点的密度可以让人们意识到每个城市有很多垃圾收集点。
注意力是解决问题的关键
在垃圾分类方面，有许多企业解决方案已被成功应用，并已在环境中发挥积极作用。
然而，这些智能方法只是将已经产生的垃圾放置在适当的位置。最根本的是，人们可以提高垃圾生产和分类的意识机器人足球比赛视频，减少垃圾产生，做好垃圾分类工作，让“爱护地球”不再只是说说而已。
毕竟，没有人愿意生活在垃圾海洋中。
超级神经百科
物体识别
对象识别是计算机视觉和图像处理中的术语。它是指让计算机分析图片或视频流中的对象并将其标记出来。这就需要给神经网络大量的物体数据来训练它，使其能够被识别。 。
它广泛应用于计算机视觉任务，如人脸检测、人脸识别、视频对象协同分割等。它还用于跟踪对象，如足球比赛中跟踪球、跟踪板球运动、跟踪视频中的人物。
用于目标检测的方法通常属于基于机器学习的方法或基于深度学习的方法的类别。对于机器学习方法，需要首先使用以下方法之一定义特征，然后使用支持向量机（SVM）等技术进行分类。另一方面，深度学习技术能够进行端到端的对象检测，无需专门定义的特征机器人足球比赛视频，并且通常基于卷积神经网络（CNN）。
