垃圾分类之自动识别技术探索
2021年1期
科技创新与应用
Technology Innovation and Application
技术·应用
垃圾分类之自动识别技术探索
张秀芳1，龚小梅1，占小洋1，夏康顺1，梁晓伟1，宾晓蓓2
（1.新安洁环境卫生股份有限公司武汉研发中心，湖北武汉430070；2.武汉理工大学资源与环境工程学院，湖北武汉430070）
1我国垃圾分类现状随着经济的持续稳步发展，我国的人均可支配收入持续增加，根据国家统计局数据，2019年全国居民人均可支配收入达到30733元。这也意味着居民的消费能力在持续提升，人们的消费需求日益多元化、消费规模日益增加，随之而来的一个负面结果就是，我国每年产生的垃圾数量持续增加，给我们的生存环境带来了严峻挑战。因此，推行垃圾分类，提升垃圾处理效率，改善人类居住环境，已是我们共同的必然选择。1.1垃圾分类的意义商品从研发、生产、销售到最后来到消费者
手中，在整个过程中，产生了大量不同种类的垃圾与废弃物，其大致可以分为四大类：可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾。其中可回收垃圾与厨余垃圾均可用于回收再利用，以可
回收垃圾为例：可回收垃圾包括纸类、金属、塑料、玻璃等，如果能通过有效的方式处理回收利用，可以减少污染，节省资源。如每回收1吨废纸可造好纸850公斤，节省木材300公斤，比等量生产减少污染74%；每回收1吨塑料瓶可获得
0.7吨二级原料；每回收1吨废钢铁可炼好钢0.9吨，比用矿
石冶炼节约成本47%，减少空气污染75%，减少97%的水污染和固体废铁。而有害垃圾和其他垃圾则需要采用特殊方法处理，否则会对环境造成极大且难以恢复的污染，例如
“白污染”。垃圾分类的意义在经济发展过程中，已经凸显诸多益
处。首先，垃圾分类能够减少土地侵蚀，去掉可回收、
不易降解的物质，进而减少对土地的危害；其次，垃圾分类有助于
摘要：随着我国垃圾分类政策的加速推进，推行垃圾分类落地已经成为各个城市的必然选择，但是在推行垃圾分类的过程中，存在垃圾分类识别难度大、成本高、效率低的难题，如何借助现代技术来实
现垃圾分类自动识别，减少人工投入，提高分类效率，将成为影响垃圾分类政策推行进度的重要因素。因此，文章根据我国垃圾分类的现状，对智慧环卫技术中垃圾分类自动识别技术进行探讨，以期对垃圾分类识别提供技术支持，逐步实现环卫的智能化，进而助推全国范围内垃圾分类政策的加速落地。智能垃圾分类自动识别技术涉及到的人工智能、大数据、物联网、云计算等方面的功能，会充分利用现在成熟的云计算策略，类似分类箱这种边缘设备只作为数据采集设备，所有的数据处理均有云端完成，再通过网络下发处理结果，这样可以极大的简化系统的复杂度。
关键词：垃圾分类；自动识别；智慧环卫中图分类号:TP391.44
文献标志码:A
文章编号:2095-2945(2021)01-0178-04
Abstract :With the acceleration of China's garbage classification policy,the implementation of garbage classification has
become an inevitable choice for all cities.However,in the process of implementing garbage classification,there are problems such as great difficulties,high cost and low efficiency in garbage classification and identification.How to realize automatic identification of garbage classification with t
he help of modern technology,reduce manual input and improve classification efficiency will be an important factor in the progress of classification policy implementation.Therefore,according to the current situation of waste classification in China,this paper discusses the automatic identification technology of garbage classification in intelligent sanitation technology,so as to provide technical support for garbage classification and identification,gradually realize
the intelligent sanitation,and then boost the implementation of garbage classification policy nationwide.Intelligent garbage classification and automatic identification technology involves the functions of artificial intelligence,big data,Internet of things,cloud computing,etc.,so we should make full use of the mature cloud computing strategy now.Edge devices like the sorting box are only used as data acquisition devices,all data processing is completed in the cloud,and then the processing results
are sent through the network,which can greatly simplify the system.
Keywords :garbage classification;automatic identification;intelligent sanitation
作者简介：张秀芳（1982-），女，本科，需求分析师，研究方向：环境卫生；龚小梅（1988-），女，硕士，研发工程师，研究方向：环境材料；占小洋（1990-），男，本科，嵌入式工程师，研究
方向：嵌入式开发；夏康顺（1998-），男，本科，嵌入式工程师，研究方向：物联网；梁晓伟（1989-），男，
本科，副总监，研究方向：南瓜馒头的制作方法和步骤
软件。178--
2021年1期科技创新与应用
Technology Innovation and Application技术窑应用
变废为宝，可回收垃圾的循环使用，既环保，又能节省资源；再次，垃圾分类有利于提升垃圾处理效率，加速资源转化，如食品、草木和织物可以堆肥生产有机肥料。因此垃圾分类可以有效减少垃圾对环境的污染，最终能够改善我们的生活环境、保障人类的健康。
1.2垃圾分类现行政策及实施现状
1.2.1我国垃圾分类政策情况
2017年3月，国家发改委、住建部发布《生活垃圾分类制度实施方案》，要求在全国46个城市先行实
施生活垃圾强制分类。方案要求，到2020年底，基本建立垃圾分类相关法律法规和标准体系，形成可复制、可推广的生活垃圾分类模式，在实施生活垃圾强制分类的城市，生活垃圾回收利用率达到35%以上。同时要求，2020年底前，部分重点城市的城区范围内先行实施生活垃圾强制分类。
2019年6月，住建部、发改委、生态环境部等九部门联合印发《住房和城乡建设部等部门关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知》。通知要求，到2020年，46个重点城市基本建成生活垃圾分类处理系统，其他地级城市实现公共机构生活垃圾分类全覆盖，至少有1个街道基本建成生活垃圾分类示范片区。到2022年，各地级城市至少有1个区实现生活垃圾分类全覆盖，其他各区至少有1个街道基本建成生活垃圾分类示范片区。到2025年，全国地级及以上城市基本建成生活垃圾分类处理系统。
1.2.2我国垃圾分类实施现状
2019年7月1日，上海率先实施垃圾分类，出台《上海市生活垃圾管理条例》，上海开始普遍推行强制垃圾分类，其他地区的政策正在陆续出台。住建部公布，将在全国46个重点城市推行垃圾分类。46个重点城市中的北京、上海、太原、长春、杭州、宁波、广州、宜春、银川九个城市已出台生活垃圾管理条例，明确将垃圾分类纳入法治框架，其中北京是首个立法城市。
2020年5月1日，新版《北京市生活垃圾管理条例》开始实施，北京市垃圾分类正式进入法治化、常态
化、系统化轨道。
1.3目前分类试点存在的问题
1.3.1积极性不高
在实践中，参与生活垃圾分类的主体主要有两个，即物业公司和业主。站在物业公司的角度，出于降低运营成本、担心业主产生抵触心理等原因，对垃圾分类的积极性不高，也很少有物业公司愿意承担试点任务。站在业主角度，目前普遍存在垃圾分类意识不高、垃圾分类能力不强等问题，对业主而言，垃圾分类直接带来的是生活麻烦。因此，垃圾分类主要靠行政部门的强制性要求来推进，各类参与主体的积极性不高。
1.3.2分类标准不一
有调查指出，接近一半的城镇居民不懂垃圾分类标准，不管是有垃圾分类意识的居民，还是没有分类意识的居民，都存在不懂怎么分类的情况，经常将垃圾的种类错分。
上述问题的出现，与各地垃圾分类“标准”不统一有较大关系。目前，各个城市的分类标准不尽相同，比如，上海市规定垃圾分为湿垃圾、干垃圾、可回收物、有害垃圾，而北京市则分为厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾及可回收物。
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1.3.3分类成本高
“干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾分不清”“趁着夜混倒垃圾惨遭”“在垃圾桶边检索垃圾分类”，上海人简直被“逼疯”了。但是，作为“世界垃圾回收厂”，我国并没有什么高效率的处理方法，几乎都是靠人工进行垃圾分类。
2垃圾分类自动识别技术现状及难点
2.1现行技术
2.1.1基于传感器的垃圾分类识别技术
基于传感器的垃圾分类识别模块，主要是通过单片机传感器的智能分类装置，运用传感器模块、单片机控制模块、电源模块等垃圾分集收集模块的合成，将垃圾投放入垃圾桶中，再通过传送带，识别垃圾种类，当垃圾通过传感器时，传感器会根据垃圾的类别，自动识别种类和数量，并自动分类，将相关信息传送给中央处理器，再通过中央处理器发送指令，控制垃圾箱进行转动，从而把相应的垃圾分入正确的垃圾箱中，完成分类放置的效果[2]。
垃圾分类的早期主要利用单一检测器进行检测和识别。比如带有智能监控装置的多功能垃圾箱，采用红外检测器对垃圾种类进行检测，然后将检测的数据传递到控制单元，控制单元再通过分类装置进行
分类。
电信是多少
这种利用单一的检测器进行分类的方法，存在检测精度不高和无法细分等问题。随着技术改进，出现了一种垃圾分拣识别装置，比如获取超声波、温湿度传感器、接近传感器、按钮数据等，由五类传感器的检测参数共同判断垃圾种类，从而提高了识别垃圾的精度[3]。
2.1.2基于电子标签的垃圾分类技术
该技术，主要是使用物联网技术，利用RFID、传感技术、无线网络等，实现垃圾分类投放，通过识别垃圾袋上的电子标签打开对应类别的垃圾桶盖，垃圾箱中的无线模块上传垃圾投放的状态信息，为实时掌握垃圾动态信息提供有力保障。此类技术是在不同的垃圾载体上定义可标识的不同的电子标签，利用电子标签本身的唯一性的特点，通过电子编码识别垃圾种类[4]。
2.1.3基于智能学习的垃圾分类技术
现有技术中基于智能学习的垃圾分类技术主要包括图像识别和语音识别两种。
（1）非特定物体识别
该技术的关键在于，通过建立深度学习图像分类技术，与基准图像进行对比，从而实现垃圾分类。
比如通过摄像头、灯带等尽可能少的传感器来提供硬件支持，或者设计多功能的软件系统，如在移动端和Web
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端的后台管理系统，也可以通过设计高效的识别算法，如通过神经网络识别、条形码识别等，提高分类识别的效率和准确率，从而提高识别模式的多样性[5]。
（2）语音唤醒、语音转文本、语音合成
该技术是通过光敏传感器监测，当有人投放垃圾时，产生触发信号，控制装置通过接收到的信号，确定垃圾种类。这是一种基于语音识别的自动开闭垃圾桶的控制方法。
这种方法以单片机为智能控制中心，结合垃圾称重检测模块、垃圾量检测模块、温度检测模块、语音提示模块、
GPS定位模块及其他外围辅助电路，构成了一个多种检测功能为一体的垃圾管理系统。实现GPS定位与数据上传、下载功能，并将数据按照一定时间或事件触发上传到服务器[6]。
2.2技术难点
2.2.1垃圾分类不够细分
现有的专利文献通常仅将垃圾简单分为“可回收垃圾”“不可回收垃圾”和“有害垃圾”，而实际生活中垃圾的细分程度要求更高，如上海市垃圾分类管理条例还将垃圾细分为干垃圾和湿垃圾等。
现有垃圾分类技术太过粗糙，智能化程度不高，还是要靠人工细分垃圾类别。比如猪骨头、粽子叶、化妆品该如何分类，各地分类规则不同，现有技术也不能区分这几类。
2.2.2人工智能成本高
智能垃圾分类主要依托于人工智能系统，然而人工智能系统设备成本高，暂时无法普及市场。
建立云计算大数据中心，以个体用户为单位的节点上的设备只需采集垃圾图像，然后通过网络上传至数据中心，数据中心通过计算能力超强的处理，对垃圾进行分类识别，然后将识别结果回传给节点，这个过程对图像传输的网络质量要求较高，随着我国5G网络的逐步部署，网络问题也会得到解决。最终主要成本集中在数据中心，随着我国技术成熟度的提高，国内大部分云计算厂商（阿里、百度等）相应技术的开发及快速发展，节点只需调用云计算中心的相应接口，接收处理的结果就可以完成垃圾的分类识别。
2.2.3技术落地应用难
垃圾分类的相关技术企业和研发主体单位应针对垃圾分类的市场需求和技术不足等方面加强技术研发，并注重研发技术的最终落地使用。只有提升垃圾分类技术的智能化水平，垃圾分类才会真正做到简单、快捷。
3垃圾分类自动识别技术智能化提升探索
3.1大数据
垃圾的分类投放、收集和运输以及末端处置组成垃圾分类的大数据，是垃圾分类智能化的技术依托。通过智能系统，构建特定算法，最后利用大数据，为实现垃圾的智能化自动化投放、垃圾的高效收集、末端智能化处置提供数据支撑。
大数据可以提高垃圾分类识别的精准度。在没有利用垃圾分类自动识别垃圾技术时，垃圾识别的精准度主要取决于人为的主观判断，通过大量收集各类垃圾的数据并从中提炼出各类垃圾的独有特点，最后为自动识别垃圾提供判断标准。在垃圾分类服务站部署摄像头，有人投放垃圾时，摄像头会采集人的外貌信息，自动识别人的身份，做到垃圾来源的可追溯化。我们将垃圾放在装有自动识别传感器的分类回收箱中，分类回收箱会依据垃圾的特征，判断垃圾类别，最终自动将垃圾投放在相应的垃圾回收箱中。
大数据可以提高末端垃圾分类处置的效率和准确性。前端垃圾分类实现自动回收，会使末端自动处置垃圾更轻松，末端分类处置垃圾装置可以在干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾、有害垃圾中细分，比如可回收垃圾中有金属、塑料、纸壳等，通过金属传感器可以区分出金属并自动分类处理，通过自动识别技术也可以区分有害垃圾中的化妆品、电池等，从而分类处理有害垃圾。
3.2云计算
设备端负责数据的采集和控制，通过把一些高计算量的数据上传到云端，再利用云端高性能的服务器完成最终的计算功能，这样可以极大程度地减少设备的成本，只需要通过简单的计算，就可以实现非常复杂的功能。
在我们实际的垃圾分类中，垃圾种类繁多复杂，因此从如此纷繁杂乱的数据种类中检索出其相应的类型，然后放到云端完成计算，通过设备将垃圾的特征信息发到云端，信息通过服务器完成检索，得到相应的类型名称，最终再把结果下发到设备中去。
识别系统根据功能需要，系统会同时运行两个进程，识别进程和阿里云进程，每个进程下又会运行多个线程，用于完成不同的功能。识别进程负责实现与用户和终端交互、语音和图像识别以及垃圾分类等功能。阿里云进程主要负责和阿里云物联网平台进行数据交互，实时上报设备状态和未知信息，并接收来自阿里云的命令，可以用于实现扩展功能。
这里涉及到两大识别系统：语音识别和图像识别，因为在选择处理器时考虑到成本原因，并没有选择高性能带AI 加速的处理器，所以其本身并不适合处理这些数据。这里，选择借助当下比较热门的云计算技术，将这些高计算量的事情放到云端由专门的服务器去完成，设备本身只做一些计算量不大的任务，如：语音唤醒、采集音视频、人机交互等。
用户通过识别系统完成识别之后，开启对应的分类箱盖子，也可以直接通过按钮开启分类箱盖子，以便用户完成垃圾投放，剩下的便是垃圾收运管理任务，控制终端会实时采集分类箱的满溢情况和周围的环境数据，并将这些数据上发到云平台，云平台会收集这些数据，并做处理，例如，当某地区分类箱满溢值达到阈值后会通知当地环卫部门及时
思乡的词语(下转184页)
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业务处理组件，主要负责面向人力资源管理员的界面交互和业务处理逻辑，如人员信息的管理、薪酬方案的配置等业务交互；业务数据层负责管理和存储来自不同租户的数据信息，同时根据租户选择的数据隔离模式对其数据进行逻辑隔离，对于独立性较高的企业，其数据隔离可采用数据库隔离或数据框架隔离，来自于不同租户的个性化业务处理可以在业务数据层单独存储，而对于集团统一管理要求较高的企业可采用字段级的数据隔离，数据分别归属不同业务单位，又可以方便的进行汇总统计和数
据分析；全局数据区负责管理和存储系统标准功能配置的系统数据，包括系统模板定义数据、权限定义数据和元数据等（见图5）。
4结束语
人力管理系统业务同质化程度较高，通过借助基于SaaS模式的多租户架构，可以充分利用信息化基础设施资源快速搭建一套相对独立的业务系统，高效的为业务人员提供信息化服务，数据的逻辑隔离措施让企业对于
人力资源管理业务有了一定的自定义空间，同时集中的
数据存储又为集团人力资源统一管控和统计分析提供了
基础。对于规模较小的企业而言，可以有效解决信息化人
才短缺、基础设施不足的问题，而对于大型集团企业，SaaS模式的部署方式为业务提供了较高的可伸缩性，可以快速的推广应用，将集团管理要求和管理理念借助系
统进行贯彻到集团成员企业。
参考文献:
[1]殷伟凤.SaaS多租户数据管理及实现策略[J].软件工程，2016，19（1）：44-47.
[2]鄢素涛.基于共享模式的多租户数据拆分系统的设计与实现[D].上海：上海交通大学，2016.
[3]刘华清.基于云平台的微小企业人力资源管理系统设计[J].兰州石化职业技术学院学报，2015，15（4）：30-34. [4]周子路.多元化企业集团人力资源管控模式分析[J].企业改革与管理，2019（23）：55-56.
对分类箱执行收运任务，其他数据也可作为当地环境卫生状况评估的参数。至此，整个系统完成一次作业任务。
3.3人工智能
利用人工智能技术，创建一个垃圾分类语音助手。在用户投递垃圾时，如果无法分辨垃圾的类型，可以通过语音助手，让用户提出询问，语音助手提供垃圾分类小知识，对用户进行垃圾分类知识的普及，同时帮助用户进行分类，并通过语音告知用户，最后帮助用户打开对应的分类箱盖子，帮助用户完成垃圾分类投放过程。
用户可以通过关键字来唤醒语音交互系统或者执行一些特殊的功能，例如：通过说出关键字“小白”，随后只要说出要投放的物品名称，系统便会将该段语音转换为文本信息，随后将包含物品信息的内容
交由垃圾分类线程进行分类，在完成分类后再通过语音合成提示音，最后告诉用户垃圾的类型；用户还可以通过关键字“拍照”来启动图像识别，最终效果和语音交互一样。
这里使用到的开发框架有：Snowboy、Turing robot、Open CV、PyQt5、RaspAP等。通过以上介绍，可以看出，识别系统类似于我们手机上的语音助手，只不过智能垃圾分类技术更专注于垃圾分类相关的内容。
感动的电影
4结束语
垃圾自动识别分类技术，初衷就是为了推广并实行垃圾分类制度，帮助人们解决垃圾分类中的一些困难，让人们建立起对垃圾进行分类的意识，养成垃圾分类的习惯，利用我们人类有限的资源创造更多的价值，而垃圾分类识别技术的完善和进步，便是为了方便垃圾回收利用，使更多的资源可以在经过处理后重复使用，提高资源的利用率。
针对我国垃圾分类现状，依托大数据、云计算、人工智能模式，通过机器视觉、深度学习技术，实现垃圾分类的精准化、高效化，改变以人工分类为主的垃圾分类模式，可以有效解决垃圾分类难题、降低垃圾分类成本、提升垃圾处理效率，这一方面可以助力环卫产业的转型升级，更重要的是，可以助力“绿水青山就是金山银山”的国家发展战略贯彻落地，助力我们共建美好的生活家园。
参考文献:
[1]李曼.广州市某大学生活垃圾分类实施现况及其影响因素研究
[D].暨南大学，2015.
[2]张晓冬，熊严明，曹存凯.基于单片机多传感器的智能垃圾分类装置[P].
青春有你2预告片[3]黄国维.基于深度学习的城市垃圾桶智能分类研究[D].安徽理工大学，2019.
[4]江辉.基于RFID的智能垃圾分类系统的设计与实施[J].安徽电子信息职业技术学院学报，2018（4）：10-13.
[5]李力涵.基于计算机视觉的智能废料瓶分类系统[D].浙江工商大学，2019.
[6]朱莹.智能垃圾桶的设计与研究[D].中国矿业大学，2019.
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