基于边缘端废弃物图像分类的智能回收箱
计算机视觉与模式识别
2022-10-04 v1
摘要
经济快速增长催生了对更高效废弃物回收系统的迫切需求。为此，本研究开发了一种可自动分类城市废弃物以提高回收率的创新回收箱。我们收集了1800张可回收废弃物图像，并将其与现有公共数据集结合，针对Jetson Nano和K210这两款面向不同市场的嵌入式系统训练分类模型。模型在Jetson Nano上准确率达95.98%，在K210上达96.64%。设计了箱体程序以收集用户反馈。在Jetson Nano上，该应用整体功耗较先前工作降低30%至4.7 W，而第二套系统K210运行仅需0.89 W功耗。综上，我们的工作展示了一个节能、高精度的全功能智能回收箱原型，未来可商业化以改进城市废弃物回收。
引用
@article{arxiv.2210.00448,
title = {A Smart Recycling Bin Using Waste Image Classification At The Edge},
author = {Xueying Li and Ryan Grammenos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00448},
year = {2022}
}