大数据赋能垃圾分类治理的实践困境研究

大数据技术正推动城市垃圾分类治理向智能化和精细化发展,不断提高分类效率和准确性。现实中大数据在垃圾分类治理中也面临着一系列挑战,其中既包括数据鸿沟、数据垄断和数据壁垒等结构性障碍,又包括了高昂的成本、时效获取难题和数据质量等使用障碍。政府可以通过多元合作、平衡成本收益和风险管理等路径来提升大数据在垃圾分类治理中的效能。

基于YOLOv8和迁移学习的垃圾分类方法

垃圾分类对于有效的废物管理、促进回收利用和减少环境污染发挥着至关重要的作用。本文提出了一种利用YOLOv8图像分类模型进行垃圾分类的方法,结合迁移学习和数据增强方法,在华为垃圾分类数据集上训练YOLOv8模型。实验结果表明,采用基于ImageNet上的YOLOv8图像分类模型在华为垃圾数据集上进行迁移学习,收敛速度快,分类准确率达到89.79%,在对数据集进行数据增强后,采用迁移学习方法训练,分类准确率进一步提高到91.02%。该模型集成到垃圾分类回收设备中,可提高垃圾分类回收的效率,减少回收成本。

基于改进MobileNet网络的多类别垃圾分类算法

针对垃圾数量繁多及一张图片包含多个垃圾物体的情况,文中提出基于改进MobileNet网络的垃圾检测与分类算法。将MobileNet网络融合进YOLOv5(You Only Look Once v5)目标检测算法,同时在主干部分引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Modul,CBAM)筛选有意义的信息,利用视觉Transformer聚合形成图像特征,并加入使用了加权双向特征金字塔网络区别不同特征的贡献度,引入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块对图像特征进行组合并传递给预测层。最后,为了在垃圾目标之间有遮挡的情况下获得更好的性能,使用软性非极大值抑制(soft-Non Maximum Suppression,soft-NMS)方法,并利用Alpha-IoU(Alpha-Intersection over Union)损失函数对提取的特征进行预测。实验结果表明,所提方法能够实现多目标多类别垃圾的定位与识别,mAP(mean Average Percision)值达到了90.31%,相较于YOLOv5网络提升了4.95%,处理速度缩短了约2.4 s。相较于融合ResNet(Residual Network)网络的Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)算法,所提算法在保证准确率的前提下提升了处理效率。

改进DCGAN数据增强的生活垃圾图像识别

为解决当前生活垃圾分类领域数据集存在的图像质量不高、类别分布不均衡的问题,提出一种基于改进DCGAN数据增强的垃圾图像生成方法 EW_DCGAN。首先重新设计DCGAN的网络结构,将生成器输出图像的大小调整至128×128像素;其次将损失函数BCE Loss替换为具有Wasserstein距离的损失函数,引入梯度惩罚项提升模型判别器的鉴别能力;最后在模型生成器中加入ECA注意力机制,使其能较好地应对图像中无效信息的干扰,进而高效提取有用特征。实验表明,使用EW_DCGAN生成的图像质量较高,FID值相较于仅使用DCGAN生成的图像下降明显,能扩充、增强垃圾分类领域数据集。基于迁移学习的ResNet、MobileNet、EfficientNet神经网络在增强前、后的数据集上的比较发现,模型的准确率相较于原始数据集分别提升7.09%、5.34%、4.8%。

垃圾分类大数据平台优化技术的研究

在生活垃圾中,大多数都属于可以被使用的可再生资源。与此同时,各种类型的垃圾对环境造成的伤害也存在差异,它们必须被分别进行处理。因此,垃圾分类对推动循环经济,实现资源循环利用至关重要。实行垃圾分类,既能将生活垃圾转化为废弃物,又能降低其对环境的危害,还能使其成为一种可再生能源。本文阐述了垃圾分类工作的情况及存在的问题,在此基础上分析了垃圾分类大数据平台的建构,最后研究了大数据平台优化技术进行垃圾分类的举措。

基于改进EfficientNet V1的可回收垃圾分类算法

随着城市的快速发展,居民的生活质量日渐提高,但生活垃圾数量也迅速增加,许多城市都面临着垃圾分类处理的难题。可回收垃圾占生活垃圾的比例很大,且其回收价值较高,可二次利用。针对目前人工分拣和机械分拣低效率、高成本的问题,文中提出了改进EfficientNet V1的可回收垃圾图像分类方法,使用通道和空间注意力模块和空间转换器模块用于改进模型,增强对特征的提取能力。实验结果表明,仅使用空间转换器模块的模型在TrashNet数据集上的准确率达到了98.88%,高于所有对比模型,而使用通道和空间注意力模块以及同时使用两种模块的模型相对于原模型来说精度有提升。在2种公共数据集Cifar100和ImageNet100上进行实验,仅使用空间转换器模块的模型仍获得了最高准确率62.78%和68.17%。利用深度学习技术,实现了可回收垃圾准确快速分类,为垃圾分类事业提供了帮助。

基于深度卷积神经网络的垃圾分类算法研究

垃圾分类是一项重要的环保工作,对于实现可持续发展目标具有重要意义。传统的垃圾分类方法需要大量的人力和物力投入,效率低下,而深度卷积神经网络是一种基于大数据的机器学习方法,具有自动化、高效率、准确性高等优点,可以有效地解决垃圾分类问题。基于此,文章介绍了深度卷积神经网络的定义、基本原理和应用场景,分析了深度卷积神经网络在垃圾分类中的应用,并提出了一种基于深度卷积神经网络的垃圾分类模型。该模型通过对垃圾图像进行特征提取和分类,实现了对垃圾的自动识别和分类。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和鲁棒性,可以有效地应用于垃圾分类领域。

生活垃圾分类全过程考核评估体系研究

本文分析了我国生活垃圾分类考核评估体系发展情况,梳理了北京、上海、广州、深圳等城市现有的垃圾分类工作考核评估体系。在此基础上,提出了建立综合考核评估体系、加强量化考核评估指标、运用信息化手段实现数据共享等生活垃圾分类全过程考核评估体系优化建议,以期为进一步建立规范化、程序化、标准化、定量化的考核评估体系,提升生活垃圾分类管理政策的有效性和生活垃圾分类全过程管理质量奠定基础。

基于面板数据的珠海市垃圾分类质效提升发展策略研究

随着珠海市经济的不断发展,人口越来越多,产生的生活垃圾与日俱增,而处理生活垃圾的传统方式很难跟上珠海市的发展理念,城市化进程中必须解决的问题之一是利用和处置好生活垃圾。根据珠海市垃圾分类各综合数据,从整体性、系统性入手提出“垃圾分类进社区,垃圾分类进家庭,垃圾分类进校园”和“垃圾分类与新媒体文化相融合进行传播”的“三进一融”方式,巧借社会资源,让社会、家庭、学校三方面联合发力、同频共振。同时通过新媒体宣传垃圾的正确分类,找到大众对垃圾分类的关注点,拓展垃圾分类传播的深度与广度,纲举目张,有序推进,让垃圾分类的精髓浸润人心。

垃圾的智能分类与大数据处理

在城市垃圾分类对策执行过程中,政府部门必须变换职责,主要管控垃圾分类与处理工作,新政策出台适用与确保废弃物计量检定收费规章制度的实行,鼓励和引导公司进到城市新节能环保产业。公司则需要把握机遇,运用移动互联、大数据等前沿科技,敢于探索城市日常生活垃圾分类处理新模式,发掘完成垃圾分类的大数据价值,参加打造出将来新制造、新零售、新环保的闭环控制绿色经济传动链条。群众要提升垃圾分类的观念,积极参加城市新环保行动,意识到垃圾分类是为民造福,事关每一个人生存的大事。

基于保洁机器人垃圾分类任务的数据重标记算法

现实垃圾数据集通常呈现严重的类别不平衡的长尾分布现象,导致传统深度学习模型在进行垃圾分类和识别任务时存在泛化性不高的问题。为此,提出一种新的数据重标记算法与框架以提升保洁机器人识别、分类垃圾的泛化程度与精确度。该算法包含特征提取、特征聚类、标签映射模块,在训练常用的分类模型时,通过分析数据集的数据分布情况,将特征提取模块的特征向量输入特征聚类模块后为每个类别生成几个子类,并为之分配一个相应的伪标签,以缓解标签层面的数据不平衡问题。同时,在预测时通过标签映射模块,将伪标签转换为真实标签。实验表明,所提算法能在不损失头部类性能的前提下,显著提升垃圾长尾数据集中尾部类的性能,重标记算法能显著提升baseline中不同类别不平衡学习方法在长尾垃圾数据集上的分类精度。

移动物联型智能垃圾分类投放系统实验设计与实现

原有移动物联网技术课程实验项目知识点关联度不够、缺少对系统开发全局认知。为便于学生构建移动物联型系统开发架构,针对课程基础实验创设移动物联型智能垃圾分类系统应用场景,设计基于Android开发环境的移动端垃圾分类属性数据库,培养学生移动端数据库设计与开发能力;通过Wi-Fi ESP8266设计移动端与垃圾分类终端C/S网络结构,培养学生系统组网设计能力;通过Socket技术设计移动端与垃圾分类终端数据交互控制程序,从而完成移动端对垃圾分类终端的状态监测与智能控制,培养学生异构平台间Socket通信技术编程能力。该系统调试方便、移植性强,使学生对移动物联型系统架构理解更深入,可在不同场景下做移动物联型系统开发。

基于云边协同的智能垃圾分类系统设计

为满足生活垃圾分类智能化需求与分类设备的集中化管理,设计并开发了一种基于云边协同的智能垃圾分类系统。该系统采用树莓派和阿里云HaaS100开发板作为边缘端主控设备,以阿里云物联网平台作为云平台。系统选用百度飞桨提供的245个类别的垃圾分类数据集,并结合数据增强与云边协同技术,对三种轻量级垃圾分类算法进行训练、测试与部署。实验结果表明,数据增强可使算法模型在测试集上的Top-1准确率提高1%左右,云边协同可使树莓派在推理时的Top-1准确率达到98.80%,能够满足实际使用需求。

试论通过大数据实现城市垃圾分类的途径

当今时代,做好垃圾分类,保护城市环境已成为全民共识和全民行动。通过大数据实现“垃圾分类督导监管”,推进生活垃圾“集中分类投放+定时定点督导”模式,便于迅速找出问题,总结经验教训,提高垃圾分类实效。文章阐述了通过大数据实现城市垃圾分类的现实意义,揭示了目前我国城市垃圾分类存在的问题,提出了通过大数据实现城市垃圾分类的途径。

改进型MobileNetv2模型在智能垃圾分类系统的应用研究

基于图像处理技术设计了智能垃圾分类系统。模型利用MobileNetv2网络具有的优异特征提取和分类能力实现图像特征提取,通过迁移学习方法,将提取到的特征迁移到目标网络上,防止训练过程中因数据增强和数据扩充产生的过拟合现象,提高了模型准确率,实验表明该垃圾分类模型具有更高的垃圾处理效率[1]。

视觉识别的生活垃圾分类系统设计

为解决市民缺乏垃圾分类专业知识,不能准确判断垃圾种类,导致垃圾分类效果不够理想的问题,设计一款能自主识别垃圾种类并完成分装的垃圾分类系统。该系统采用视觉识别技术,将采集到的图片与训练好的模型进行比对,通过算法计算出相似度最高的垃圾类型,并将结果发给控制中心,控制中心根据垃圾种类控制投放模块工作。经测试,该系统目前可识别的范围包括全部四个大类垃圾中常见的十余种垃圾及其不同形态,识别准确率约为78%。

基于Java的垃圾分类管理系统的设计与实现

“互联网+”时代的便捷,垃圾问题已成为目前亟待解决的重要难题。为更好的处理居民对垃圾分类情况,对此本文设计开发了以Java技术为依据,应用“Spring + SpringMVC + Mybatis框架”,以及应用MySQL的数据库管理,而建立的垃圾分类系统。此管理系统能够完成垃圾分类、垃圾场管理、区域垃圾管理等工作。最后经系统测试结果分析,该系统操作简单,功能完整,可以满足居民对垃圾分类的知识。

基于北京市12345市民服务热线数据的垃圾桶相关问题挖掘及分析

本文以北京市12345市民服务热线数据中投诉的垃圾桶相关问题为研究对象,采用人工分类和机器提取关键词自动分类相结合的方法,挖掘垃圾桶相关问题的主要内容,并将其细分为7个大类问题和26个小类问题,根据问题分类结构,从总体情况、时间维度、地理维度等方面对数据进行分析。结果表明,居民投诉的垃圾桶相关问题中,最多的大类问题是垃圾清运问题和位置设置不合理,对应的小类问题是垃圾清运不及时、位置不合理(建议移位/拆除)和撤桶不便(建议增设/恢复垃圾桶站);从时间维度来看,新修订条例实施后,居民投诉的垃圾桶问题显著增多,变化趋势呈现“缓慢上升-急速上升-逐渐下降-趋于平缓”的曲线分布;从地理维度来看,各区居民对垃圾桶相关问题的投诉内容存在共通性,关注的热点问题具有一致性。该研究成果可有效了解居民对垃圾桶相关问题的真实诉求,便于提升“接诉即办”的工作效能,也为北京市生活垃圾分类管理决策提供参考依据。

基于Android的垃圾分类管理系统设计与实现

系统使用Android平台进行开发,数据库采用MySQL节省运维成本,具有垃圾识别、答题等功能,通过此功能,居民可以学到很多实用的垃圾分类知识。系统专门针对社区,只在社区内部使用。管理员为社区居民分配账号,实现后台统一管理,方便该区域垃圾分类管理。垃圾分类管理系统结合互联网技术在一定程度上缓解了居民在垃圾分类时遇到的困难,提高了居民的垃圾分类意识。

基于微信小程序的高校垃圾分类系统

随着人们对环境保护的重视程度不断提高,垃圾分类已成为一项重要的环保任务。提出了一种基于微信小程序的高校垃圾分类系统,不仅提供了便捷的分类方式,也促进了高校师生对垃圾分类的重视,从而有助于减少环境污染和资源浪费。通过使用Java技术与微信开发者工具,以及MySQL数据库,该系统实现了高校垃圾分类识别和管理功能。用户可以通过拍照识别和垃圾分类列表识别了解垃圾的分类,同时还能通过阅读文章和知识答题增加对垃圾分类知识的了解;管理员可以录入垃圾信息、管理知识答题题库、积分和新闻文章等,以确保系统信息的准确性和完整性。