你是什么垃圾？AI全知道......

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日前据央视报道，位于上海浦东的张江人工智能岛上，不时可以看到这样的垃圾桶，它的顶部是一块太阳能板，可以通过光伏自动取电，垃圾桶能够识别上百种垃圾，并在内部进行相应的分类。让我们通过一段视频来了解一下☟

△央视财经《第一时间》栏目视频

AI垃圾桶研发人员林佳炀介绍，这种垃圾桶可以对垃圾自动感应、自动识别，然后自动分类。里面的摄像头会对垃圾进行拍照，拍照后上传到云端人工智能识别模型进行判定，整个判定完成过程大概在2.7秒左右。

AI可回收垃圾桶容量在110升左右，如果以我们最常见的塑料饮料瓶的体积来估算，一个可回收垃圾桶大概能容纳六七十个这样的饮料瓶。在高铁、机场这类人流量比较密集的公共场所，垃圾桶一天大概可以清运三四次，那么保守估计，按一个塑料瓶5分钱的回收价格来计算，它一天可以创造的经济效益就有十几元钱。目前，国内一个AI垃圾桶的成本在2000元左右，未来如果进行量产，成本将进一步降低。 

在8月份刚刚结营的「海育国际 HiElites」人工智能夏令营里，我们其中一个科创小组也对AI垃圾分类技术进行了开发尝试，实验成果还得到了专业导师们的一致认可。

用图像识别技术进行垃圾分类

小组长有话说：

“

在国内各城市全面实行垃圾分类的大背景下，我们小组希望使用AI技术辅助人们实现高效的垃圾分类；我们将用大量的图片进行训练，让AI能区分多种垃圾，实现更方便、准确的垃圾分类。

”

从理论到实践，我们做到了

项目小组这次主要利用了人工智能的图像识别技术来进行垃圾分类。这套图像识别算法是基于计算机深度学习的神经网络来构建的。在夏令营期间，我们学习了如何用Python来运行数据，为了构建数据库，收集了很多物品的图片，并利用Tensorflow、Pandas来开发训练模型。

Tensorflow是一个开源软件库，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。这个学习框架可以用来处理大量数据，快速建立数学模型，以完成AI智能功能。我们可以非常方便的进行学习和调用。此外，我们还学习运用了Pandas，这是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，并且提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
我们如何“教”计算机识别垃圾为了训练网络，我们收集并标记了403张硬纸板的图片，501张玻璃的图片，482张塑料的图片，410张金属的图片，594纸张的图片...而且将每一张图片的尺寸重置为150*150像素，最后我们把这些数据汇整成CSV文件，构建了一个有5个卷积神经网络和一个采样层的神经网络模型，并对它进行训练，不断的提升准确率...最终建立起了一个利用图像识别原理来进行垃圾分类的模型雏形。

在未来，我们希望垃圾分类可以全球化垃圾污染是一个日益严重的世界难题，然而，目前在很多国家都还没有完善的垃圾分类条例。我们小组通过实践、思考、对垃圾分类办法进行研究，最终通过团队协作，在夏令营导师的带领下，研发了一种垃圾识别方法。虽然目前还不完善，但是希望这将成为我们用实际行动改善地球环境的开端。

项目指导老师点评： 

海育国际AI夏令营🌟🌟

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