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高德注册登录【主管QQ554-258】树莓派的粉丝们从来都不缺乏把这个工具好好利用起来的想法,因为这些应用程序既古怪又有用。现在,研究人员正在给这台低成本的计算机安装人工智能、高分辨率摄像机和机器人,以便对垃圾进行分类,减少进入垃圾填埋场的垃圾数量。

利物浦霍普大学(Liverpool Hope University)的工程师们摆弄了一个树莓派3 (Raspberry Pi 3)模型,将该装置与光学传感器和计算机视觉算法相结合,创造出一种可以区分纸张、玻璃、塑料、金属和纸板的工具。

该技术建立在一个物料回收设施(MRF)中,这里通常是家庭垃圾进行分类的地方。该技术可以在垃圾的输送带上识别出不同的物料,并相应地指导机器人在特定物品接近时对其进行回收。

来自利物浦霍普大学数学和计算机科学系的卡尔·迈尔斯告诉ZDNet:“它被设计成与目前市场上的任何机器人系统集成。树莓派通过串行通信向机器人手臂发送关于可回收物品位置的信号,机器人就会抓取该物品。”

研究人员表示,该算法的成功率高达92%,基准性能为90%,高德平台开户并认为该方法是可行的商业应用。

随着全世界每年产生的垃圾越来越多,提高回收设施的性能是避免垃圾填埋场处理的关键。仅2017年,英国产生的2.299亿吨固体废物中,只有47%被回收利用。英国环境部已经制定了2020年将垃圾回收率提高到50%的目标。

目前,英国的家庭被要求将所有可回收物品——纸张、金属、玻璃等——保存在一个容器中,这些物品从门口收集,然后送往MRF进行分类和处理。

在那里,材料被放置在传送带上,纸板、容器、纸张和塑料被手工移除。锡罐和钢罐然后被一个强大的磁铁吸走,而一个反向磁铁使铝罐飞离传送带进入存储容器。

人工操作人员监督整个过程,这往往会带来错误、低效率和额外的成本。迈尔斯说:“长期的愿景是将人类完全从MRFs中去除。”“我们发送到MRFs的回收材料中,只有大约40%真正被回收,这是由于人类的互动。我们的系统将提高MRF的准确性,因为它消除了人类的不足。”

迈尔斯和他的团队利用包含3500张不同垃圾图片的数据库,结合名为TrashNet的资源和来自谷歌的图片来训练这个算法。研究人员使用了转移学习,这是机器学习中的一种特殊方法,它使人工智能系统能够存储解决一个问题所获得的知识,并将其应用于解决一个新的、不同的(但相关的)问题。

这种方法模仿了人类的大脑:如果你正在学习如何使用摩托车,高德开户你很有可能会用到你的自行车知识。通过迁移学习,该算法同样可以使用从先前问题中获得的知识来解决数据较少的新问题。

“它消除了个人学习范式,”迈尔斯说。在这种情况下,这意味着该系统不需要任何培训——它将使用所有的图像和其他数据集的过去的知识,并将其应用到它正在处理的问题上。它本质上就是即插即用。”

因此,它有用、准确、易于部署,但也很便宜。建立该系统的成本总共不到100英镑,研究人员相信这将极大地促进该技术在全世界的应用。

但有一个缺点:根据目前工程师们的测试,树莓派控制的回收机器人在垃圾分类上比人类要慢。然而,迈尔斯认为,慢速技术仍然是“完全合适的”,只要它是准确的。据研究人员说,该技术的效率和成本抵消了系统较差的速度性能。

该研究团队现在希望将他们的发明与废物回收解决方案结合起来,比如卫星控制平台SeaVax,它被设计成在海洋中漫游,像一个巨大的真空吸尘器一样运作。

SeaVax不会智能地获取对象;相反,机器人会不加区别地把它找到的东西捡起来扔进料斗。在平台上安装由Myers和他的团队开发的自动回收技术,可以通过直接在收集点而不是在MRF中对垃圾进行分类来增加系统的价值。

在研究人员实现这一目标之前,还存在一些工程上的挑战,但Myers已经在测试扩展这项发明,并在更强大的系统上测试该算法。与此同时,这位工程师相信,即使在目前的状态下,这项技术也会得到积极的反馈。

他表示:“如果这项技术被采用,它将消除与人力相关的大量成本。”“由于它的成本如此之低,我只能想象行业将会提高它。”


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