智能化垃圾分類(lèi)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析

侯文晶，武文淼，孫玉婷，劉 慶，李玫丹

（天津師范大學(xué)，天津 300387）

0 引 言

隨著圖像智能識(shí)別、人工智能、大數(shù)據(jù)分析以及云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，智能化垃圾分類(lèi)研究逐漸成熟。其中，最核心的垃圾分類(lèi)算法結(jié)構(gòu)不斷得到優(yōu)化與創(chuàng)新，盡管生活垃圾種類(lèi)在日益增多，但分類(lèi)精確率仍處于較高水平。目前，我國(guó)一些城市的社區(qū)已經(jīng)開(kāi)始引進(jìn)智能垃圾分類(lèi)回收系統(tǒng)，使用率極高，得到了積極的反響。智能設(shè)備的出現(xiàn)，使得城市生活垃圾的分類(lèi)、回收更加精細(xì)，居民的垃圾分類(lèi)意識(shí)有了一定提高，對(duì)于有效解決我國(guó)垃圾處理問(wèn)題具有重要意義。

1 智能化垃圾分類(lèi)簡(jiǎn)介

垃圾分類(lèi)[1]是指根據(jù)一定的規(guī)范和準(zhǔn)則，將垃圾分類(lèi)存放、投放或搬運(yùn)，并將其轉(zhuǎn)換為一種公共資源。正確實(shí)施垃圾分類(lèi)能夠提高垃圾的利用率，減少有害垃圾對(duì)人類(lèi)的危害，降低對(duì)環(huán)境資源的破壞。垃圾分類(lèi)在我國(guó)受到重視，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大量智能垃圾分類(lèi)裝置如雨后春筍般層出不窮。智能化垃圾分類(lèi)是指在“互聯(lián)網(wǎng)+”的基礎(chǔ)上進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用升級(jí)，將垃圾分類(lèi)與人工智能相結(jié)合，利用圖象識(shí)別、智能算法、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，建立垃圾智能分類(lèi)智慧平臺(tái)，實(shí)時(shí)進(jìn)行智能識(shí)別與分析，完成垃圾的正確投放與處理。搭建后臺(tái)監(jiān)管平臺(tái)，實(shí)時(shí)掌控?cái)?shù)據(jù)，從源頭上保證垃圾的正確分類(lèi)，充分利用資源，減少環(huán)境污染。

2 智能化垃圾分類(lèi)發(fā)展現(xiàn)狀

在垃圾分類(lèi)智能化領(lǐng)域，國(guó)外一些發(fā)達(dá)國(guó)家研究較早，技術(shù)較為成熟，并且許多公司已開(kāi)發(fā)出較為成熟的分類(lèi)設(shè)備，如[2]美國(guó)CleanRobotics 公司的Transhbot、芬蘭Zen Robotics 公司的ZenRobotics 機(jī)器人、日本Fanuc 公司的Waste Robot 等。近年來(lái)，我國(guó)科學(xué)技術(shù)研究水平不斷提高，特別是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人控制等核心技術(shù)不斷發(fā)展，智能化垃圾分類(lèi)市場(chǎng)逐漸打開(kāi)，垃圾分類(lèi)智能設(shè)備開(kāi)始投入使用，如廣東弓葉科技有限公司的Picking AI 等，填補(bǔ)了我國(guó)目前在智能垃圾分類(lèi)領(lǐng)域的空白。

如今，中國(guó)的生活垃圾數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，為垃圾分類(lèi)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了龐大的市場(chǎng)，垃圾分類(lèi)政策的落實(shí)和智能技術(shù)的迅速發(fā)展，也為其發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。中國(guó)智能垃圾分類(lèi)行業(yè)進(jìn)入了高速發(fā)展階段。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2020 年我國(guó)智能垃圾分類(lèi)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)約92 億元，并且在政策的鼓勵(lì)下，我國(guó)垃圾分類(lèi)企業(yè)呈指數(shù)型增長(zhǎng)，2015 年僅有2.5 萬(wàn)家，而到2020 年，已達(dá)到150 萬(wàn)家。

目前，智能化垃圾分類(lèi)所涉及的技術(shù)包括圖象識(shí)別、智能算法、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等，須依托智能監(jiān)控、樹(shù)莓派、傳感器等設(shè)備。當(dāng)前，部分企業(yè)在技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用方面有著堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和深厚的技術(shù)積累，研制出了各種類(lèi)型的設(shè)備。比如Intuitive AI 公司[3]開(kāi)發(fā)的Oscar 系統(tǒng)，其利用圖象處理技術(shù)能夠在垃圾圖象識(shí)別后指導(dǎo)使用者正確處理。為實(shí)現(xiàn)更豐富的功能，滿(mǎn)足生活需求，技術(shù)研究領(lǐng)域仍需不斷創(chuàng)新，已有眾多研究者將多種技術(shù)應(yīng)用在垃圾分類(lèi)設(shè)備上，例如，徐愛(ài)蘭等人提出應(yīng)用超聲波技術(shù)[4]對(duì)垃圾桶狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，提高設(shè)備的適用性。

實(shí)現(xiàn)垃圾分類(lèi)智能化最基本的技術(shù)是完成垃圾圖像的自動(dòng)分類(lèi)。過(guò)去傳統(tǒng)的垃圾圖像分類(lèi)是在輸入圖像信息后，人工提取圖像特征信息，手寫(xiě)算法完成特征學(xué)習(xí)進(jìn)而得到分類(lèi)結(jié)果。如，吳健等人采用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法，手工提取圖像特征完成簡(jiǎn)單的垃圾分類(lèi)[5]。但手工提取的圖像特征較為簡(jiǎn)單，無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確的圖像比對(duì)，無(wú)法滿(mǎn)足如今日益增多的生活垃圾細(xì)致分類(lèi)的需求。得益于人工智能的高速發(fā)展，在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的垃圾圖像分類(lèi)技術(shù)逐步得到發(fā)展應(yīng)用。垃圾分類(lèi)深度算法多選用ResNet 殘差網(wǎng)絡(luò)為基本模型，構(gòu)建卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提取圖像的多層特征信息。以下列舉了4 種分類(lèi)準(zhǔn)確率較高的算法：

（1）多級(jí)特征加權(quán)融合的垃圾分類(lèi)算法[6]：該算法基于ResNet[7]殘差網(wǎng)絡(luò)，利用ResNet18 作為骨干網(wǎng)絡(luò)建立多個(gè)分支網(wǎng)絡(luò)，從圖像中抽取各層面的特征信息，并分別利用固定加權(quán)和自適應(yīng)加權(quán)進(jìn)行融合，從而獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

（2）改進(jìn)ResNet-50 的垃圾分類(lèi)算法[8]：該算法增設(shè)了圖像預(yù)處理步驟，首先通過(guò)高斯濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行濾波操作，然后采用多尺度高斯函數(shù)卷積方法提取光照分量，最后利用二維Gamma 進(jìn)行矯正，完成圖像預(yù)處理。圖像分類(lèi)算法將ResNet-50 作為基本結(jié)構(gòu)，采用Leaky ReLU 函數(shù)代替ReLU 函數(shù)作為激活函數(shù)，并且改變BatchNormalize 層和激活函數(shù)層的位置，完成結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高算法分類(lèi)精度。

（3）基于殘差結(jié)構(gòu)和幻象模塊的垃圾分類(lèi)算法[9]：該算法將ResNet18 作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量。使用幻象模塊代替殘差學(xué)習(xí)中的普通卷積，構(gòu)造幻象殘差學(xué)習(xí)單元，利用幻象學(xué)習(xí)單元列疊構(gòu)成G-ResNet 網(wǎng)絡(luò)。

（4）基于SSD 的垃圾分類(lèi)算法[10]：該算法利用SSD 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完成對(duì)圖像的特征提取，進(jìn)而構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果。

算法處理方式比較見(jiàn)表1 所列。

表1 算法處理方式比較

隨著新技術(shù)的提出，新材料的研發(fā)以及新結(jié)構(gòu)的不斷涌現(xiàn)，垃圾分類(lèi)智能設(shè)備層出不窮，其中，智能分類(lèi)垃圾桶是目前市場(chǎng)上使用最多、研發(fā)熱度最高的智能設(shè)備。智能分類(lèi)垃圾箱主要依托傳感器、實(shí)時(shí)監(jiān)控器、樹(shù)莓派等設(shè)備，借助圖象識(shí)別與處理、智能算法、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，將數(shù)據(jù)所含信息進(jìn)行分析，與輸入程序信息進(jìn)行比對(duì)，判斷投入垃圾桶的垃圾種類(lèi)，正確分類(lèi)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)垃圾桶存物狀態(tài)，及時(shí)進(jìn)行桶滿(mǎn)提醒。

同時(shí)，各大公司積極增設(shè)特色服務(wù)功能，譬如深圳市某公司開(kāi)發(fā)的第六代人工智能垃圾分類(lèi)系統(tǒng)中，增設(shè)了獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。使用者登錄設(shè)備后，設(shè)備會(huì)對(duì)垃圾投放行為進(jìn)行判斷，給予投放分類(lèi)正確的使用者獎(jiǎng)品，激勵(lì)更多正確垃圾投放行為產(chǎn)生[11]。另有一些智能垃圾分類(lèi)設(shè)備運(yùn)用智能識(shí)別與智能撿拾技術(shù)，增設(shè)自動(dòng)撿拾分類(lèi)功能。通過(guò)圖像識(shí)別分析出垃圾種類(lèi)后，聯(lián)動(dòng)機(jī)械手臂自動(dòng)撿拾，并進(jìn)行正確分類(lèi)，減少人力勞動(dòng)。各類(lèi)特色功能使得智能垃圾分類(lèi)設(shè)備滿(mǎn)足人們的需求，提高了居民的垃圾分類(lèi)意識(shí)，但未來(lái)仍需進(jìn)一步促進(jìn)我國(guó)垃圾分類(lèi)事業(yè)的發(fā)展。

3 智能化垃圾分類(lèi)發(fā)展趨勢(shì)

智能垃圾分類(lèi)設(shè)備打破了傳統(tǒng)的回收方式?？v觀市面上現(xiàn)存的智能垃圾分類(lèi)設(shè)備，主要以垃圾智能回收箱為主，依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，可完成識(shí)別、自動(dòng)稱(chēng)重、平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)檢測(cè)等功能。而智能分類(lèi)機(jī)器人在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新與完善，從垃圾處理源頭出發(fā)，自主完成垃圾的撿拾與分類(lèi)，能夠降低人工撿拾的危險(xiǎn)性。并且智能分揀機(jī)器人的工作效率比普通的人工分揀效率高1 倍，在智能技術(shù)不斷更新?lián)Q代的今天，智能分揀機(jī)器人將是今后的發(fā)展趨勢(shì)。

對(duì)于垃圾分類(lèi)而言，目前所具備的圖象識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠滿(mǎn)足大類(lèi)的分選，但在未來(lái)更高端的應(yīng)用場(chǎng)景，或許需要對(duì)材料進(jìn)行更精確的細(xì)分，例如區(qū)分布料中的尼龍、滌綸、棉麻等，則要用到高光譜相機(jī)成像技術(shù)[12]。成像光譜學(xué)是實(shí)現(xiàn)高光譜圖像的重要手段，它將光譜分光技術(shù)與光學(xué)成像技術(shù)相結(jié)合，可根據(jù)光譜的不同對(duì)其進(jìn)行成分分析，從而達(dá)到較高的分類(lèi)精度。高光譜照相技術(shù)在智能垃圾分類(lèi)中的應(yīng)用，將成為今后智能化垃圾分類(lèi)發(fā)展中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。

此外，生活垃圾在短短幾天的儲(chǔ)存過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生大量垃圾滲濾液，對(duì)土壤和大氣造成嚴(yán)重污染，滲濾液處理需求增大。因此，在需求的刺激下，得益于人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的提升，滲液濾處理行業(yè)有望得到發(fā)展。

4 結(jié) 語(yǔ)

在新時(shí)代背景下，綠色、智能成為人們追求的主題，科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新推動(dòng)了智能化的發(fā)展，從垃圾處理的“源頭”到“末端”逐漸實(shí)現(xiàn)智能化。垃圾分類(lèi)智能化順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流，不僅提高了垃圾分類(lèi)的效率，還可以增強(qiáng)人們對(duì)垃圾分類(lèi)的認(rèn)識(shí)，有益于推進(jìn)我國(guó)城市化建設(shè)進(jìn)程。