利用计算机视觉和机器学习进行智能回收

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，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着重大挑战。这些国家/地区的垃圾堆高度超过65米(印度新德里)Ghazipur垃圾填埋场），甚至需要设置飞机警示灯。报告显示，珠穆朗玛峰上的垃圾数量逐年增加，垃圾数量增加的影响可以在全球范围内看到。此外，到2050年，垃圾产量将增加70%。因此，管理和处置如此大量的垃圾可能会变得更具挑战性。各国政府必须实施智能回收等垃圾管理和处置的替代方法，以应对挑战。然而，政府机构必须仔细分析垃圾处理和管理的现有挑战，以找到有效的解决方案。

传统回收正面临挑战

在全球范围内，政府正在采取必要的措施，并敦促公民回收垃圾。然而，这些措施并没有被证明是可靠的，因为公民有时可能会粗心大意，垃圾回收机构在分类垃圾时也可能会犯错误。因此，一种替代方法是使用分拣机对垃圾进行分类和回收，分拣机可以显著改善回收过程。分拣人员使用红外摄像头识别不同垃圾的材料成分，然后在确定材料成分后，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后，回收机构可以将这些物品出售给制造商或经纪人。然而，经纪人和制造商对他们想要购买的回收物品类型有具体的要求，例如，塑料水瓶和塑料沙拉盒可能是相同的塑料材料，但经纪人可能不会购买沙拉盒，因为食品污染。然而，红外摄像，因为它们是由相同的材料制成的。因此，传统的分拣机可能被证明是不准确的。

智能回收利用计算机视觉和机器学习

计算机视觉显示了它准确识别人脸的潜力，类似的计算机视觉功能可以用来识别不同类型的垃圾。智能回收系统通过将计算机视觉与机器学习和机器人技术相结合，可以帮助回收机构进行自动回收操作。

智能回收系统可以探测不同的金属传感器，捕捉图像3D激光和光谱摄像头，这些图像可以发送到集中的云进行分析。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的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称重垃圾，以确定垃圾桶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的垃圾数据。有了这些数据，政府和回收机构可以确定每月产生的可回收垃圾类型和数量。利用这些详细数据，政府机构可以制定减少垃圾的策略，利用收集的数字来提高公众对垃圾产生的理解。

除了智能回收外，政府还可以利用物联网和人工智能进行垃圾管理。通过将智能回收与人工智能垃圾管理相结合，政府可以简化从垃圾收集到处理的整个过程。通过这种现代技术，政府可以加快垃圾管理程序，跟上垃圾生产的速度。然而，垃圾的生产和管理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生产，使用可回收产品，宣传对垃圾数量增加的理解，解决垃圾生产和管理问题。