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垃圾分类全民大考AI安防技术能做什么?
Ai可以实现帮助使用者明确垃圾的类别,指导垃圾分类。它可以识别你手中的垃圾,并告诉你如何妥善处理它们。比如,你拿着一个餐盒,它会告诉你把剩下的食物扔进厨余里,然后把盒子扔进其他垃圾桶,如果做对了,它会告诉你做对了,做错了就提醒你犯了错误。
垃圾分类看似举手之劳,但实际操作难度却很大:看起来特别干的饼干是湿垃圾,湿了的猫砂却是干垃圾;小龙虾壳是湿垃圾,螃蟹壳竟然又是干垃圾。自从开始推进垃圾分类,上海人民每天都要经受老阿姨的灵魂拷问:“侬是什么垃圾?”
不止上海,北京、广州、深圳等城市也纷纷加入到推行生活垃圾强制分类的队伍中来。而2019年6月25日,《固体废物污染环境防治法(修订草案)》提请十三届全国人大常委会第十一次会议审议,垃圾分类全面推广为时不远。

万物皆可AI 垃圾也不例外
随着垃圾分类的推行,市场上相关产品迅速走俏,就连平时九块九包邮的垃圾桶也“身价倍增”;售价接近1600元的垃圾粉碎机,由于能够直接粉碎难以区分干湿的厨余垃圾,竟在 *** 平台上卖断货。对此,有不少人提出:是否能够利用AI摄像头助力垃圾分类?
实际上,这一想法在国外早已实现。例如加拿大有一款名为Oscar的垃圾桶,通过一个显示屏和AI摄像头帮助用户识别并投放纸张、厨余、容器等垃圾;美国丹佛市则开始用智能机器人,采用人脸识别和AI技术进行分类,最终用蜘蛛状机械臂拾取特定垃圾。
视觉识别技术大有可为
垃圾分类的难点主要在于归类不同特征的材料,程序性较强,因此智能检测、机器视觉等技术大有可为:
对于饮料瓶、金属、电池、玻璃等垃圾,可通过摄像头抓拍,实现智能识别并预警;纸制品和纺织物等可以依据平均密度和体积等属性设定预警线,来判断其类别;而人脸识别技术则方便居民投递垃圾,记录积分,减少乱扔乱倒行为,提升参与度和认知度。
甚至能够收集投放垃圾的数据,判断附近学校、机场等场景中哪些品牌或产品更受欢迎、人们在一天中某一时间段更喜欢吃什么等,将这分析结果提供给快餐店、购物中心,以便为用户更好的提供服务。
落地应用前尚需克服许多难题
这是不是意味着,利用AI摄像头和识别技术进行垃圾分类就可以一劳永逸?没那么简单。
在日常生活中,家庭垃圾一般会统一装进垃圾袋,摄像头无法将垃圾袋依次打开,而要求居民一件一件分开扔则更加难以操作。在某些地区,会将不同垃圾装到不同颜色的垃圾袋中,以便摄像头识别。但这种做法也难以真正解决问题,原因在于人们完全可以将垃圾混装到这些垃圾袋中。至于是否能用透明垃圾袋直接进行视觉检测与分类,则需要更多数据与实验来论证其可行性。
即便能够顺利检测,也需要配合其他措施将人为扔错的垃圾放回正确的垃圾桶。倘若运用人脸识别和大数据分析,则又涉及到老生常谈的大众隐私问题。
结语:在各种政策和环保理念的倡导下,垃圾分类确实是一个值得重视、应用“智能”的场景。国内目前也已有不少面向B端和G端的智能厨余垃圾收集箱。但在垃圾分类全国推广前夕,还需要进一步提升智能水平,以适应“状况百出”的现实。
AI安防浪潮下,究竟需要怎样强大的一款服务器?
首先感谢邀请,我是深度数据挖掘,欢迎大家关注和相邀相关问题。
现在已经没有单纯的服务器这种概念和说法,其实更多的都是在指云服务器。所有的数据或通过相关的节点和区域性的连接而实现。不再是单纯的一台服务器去换一台中转站去完成。这种热点的布局和p To p流量交换最终实现了一个整个 *** 布局。
安防来讲,除非是多人登陆或多人同时在线,才需要强大的流量和强大的运算能力。安防来讲他们需要的就是更多的精准识别和相关的线路支持。在未来他们研究的更多的应该是无线传输技术,而不是储存技术和计算服务。
储存服务和计算服务到目前为止,已经得到了极大的改善和相关的配置。最近意味着在未来聚集身份识别。更多的应该是传输的配置。到目前为止,我们看到很多的安防工程仍然使用的是有线传输。在未来可能研究的重点应该是无线传输的稳定性。
人工智能数据采集和数据标注对城市安防的作用大吗?有什么作用?
很大,很关键。
众所周知,算法、算力和数据是AI发展三大关键要素,城市安防是AI垂直落地比较快速的方向。城市安防方向,应用场景众多,比如:公共场所人群分析、道路街景等等,通过数据训练过的算法来识别是否有打架斗殴、城市交通状况等等。
AI最终是为了落地、为了被使用,所以对于AI所需的数据质量要求会更高更精准、会有更多的定制化场景下的数据需求,在提高数据安全与隐私保护之外,保证数据的唯一性、场景化,才能真正帮助企业打造数据核心壁垒,大幅度推动AI进一步落地。
所以,人工智能数据采集和数据标注尤其重要。
Testin有数作为人工智能数据采集和数据标注的头部企业,在这方面案例和经验丰富,后续也将持续为 AI 的进化提供高品质「数据燃油」,助力人工智能快速发展,加速变革人类生活。
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