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先进计算技术让垃圾分类变得精准高效

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  • 时间:2019-07-08
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   新华网天津7月5日电(记者周润健)7月1日起,上海迈入“垃圾分类强制时代”,46个重点城市也在加快垃圾分类的各项环节建设。


  日常生活中,每个类别的垃圾往往包含各式各样的内容,仅凭经验,人们在分类投放的时候难免会出现偏差。幸运的是,得益于云计算、大数据、人工智能和物联网等先进计算技术的发展,垃圾分类识别变得精准高效起来。


  通过先进计算技术,垃圾分类识别是否能做到非常精准?速度快不快?技术多久可以成熟并普及开来?带着这些问题,记者近日采访了我国高性能计算领军企业中科曙光的大数据智能研究院院长宋怀明。


  宋怀明介绍说,在计算机大数据视觉分析领域,目前主要基于神经网络的算法进行图像分类,分类技术有很多种。具体到垃圾分类,有单一目标分类,即对整张图片进行分类,为图片给出唯一的分类标签,如单个瓶子的照片--可回收,果核照片--湿垃圾;有多目标检测分类,是对图片中的多种垃圾进行定位及单独分类,比如一堆垃圾中,瓶子是可回收,废纸则是干垃圾。前者,技术相对容易实现,市场上近期比较热门的几个手机垃圾分类的App都是使用这种技术;后者则在生活中更为实用,应用场景更为广泛,但研发难度也更大。


  现阶段,垃圾分类识别技术的计算产品、算法都较为成熟,难点在缺乏足够量的训练图片集。由于神经网络算法是一种数据驱动的方法,对训练样本数据量及质量要求较高,数据量越大,识别判断越精准。“理想状态是每一类垃圾数据集为几万张图片,精准度可达到95%以上。如果图片集数量不足,精准度则会打折扣。”宋怀明说。


  至于识别图片速度,既取决于终端网络延,更取决于后端的处理速度及算法复杂度。宋怀明以“曙光慧眼”举例介绍说,“即使在光线阴暗、适量遮挡、物品一定程度变形变色等条件下,仍可实现毫秒级快速物品识别。”


  对于成熟的垃圾分类识别技术多久能普及开来,宋怀明表示很乐观,46个城市,几亿人的刚需,市场空间和商业潜力巨大。即使是复杂的多种垃圾定位分类应用,预计半年内也会成熟并普及使用。

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