边缘计算智能分析网关V4地面垃圾AI检测算法介绍及场景应用

在传统的卫生监管场景中,无法及时发现地面遗留的垃圾,通过人工巡逻的方式需要大量的人力、物力和时间,而且效率不高,并存在一定的滞后性,而采用地面垃圾AI检测算法则可以大大提高监管效率。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4的地面垃圾AI检测算法可以自动识别划定区域内遗留的垃圾,若达到设置的告警时间,则发出告警消息。

地面垃圾AI检测算法的原理基于深度学习和计算机视觉技术。通过高清摄像头拍摄地面上的垃圾图像,然后将这些图像输入到训练好的深度学习模型中进行处理。模型会自动识别出图像中的垃圾,并生成分析结果。其原理主要包括以下几个步骤:

  • 数据收集:首先需要收集大量包含各种类型垃圾的图片数据,作为训练集。
  • 数据预处理:对收集到的图片数据进行预处理,包括图像尺寸调整、灰度处理、标注等操作。
  • 特征提取:通过卷积神经网络等技术,从图像中提取出关键特征,用于区分不同类型的垃圾。
  • 模型训练:利用训练集数据对模型进行训练,使其能够准确识别和分类地面垃圾。
  • 模型测试:通过测试数据验证模型的准确性和可靠性。

地面垃圾AI检测算法的应用场景非常广泛,包括城市管理、环境保护等领域。

  • 城市管理:可以通过安装高清摄像头和AI算法,在城市的道路和公共场所监控垃圾情况,及时发现并清理垃圾,减少人力和物力的投入。
  • 智慧环保:地面垃圾AI检测算法也可以帮助环保部门及时发现和处理垃圾污染问题,保护环境和生态。
  • 景区/公共场所:通过算法可以及时发现和处理游客乱扔垃圾的问题,维护公共场所的整洁和美观。
  • 农场/种植:及时发现和处理农田/农场/种植园中的垃圾和废弃物。
  • 餐饮后厨:自动识别后厨地面遗留的垃圾并抓拍和告警,提高后厨卫生监管效率。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在环境卫生场景中的算法除了地面垃圾AI检测算法之外,还支持垃圾投放提示、垃圾未入桶检测、垃圾桶满溢检测等算法,感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验。

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