基于人工智能的废物分类器与热快速堆肥
计算机视觉与模式识别
2021-08-04 v1
摘要
废物管理无疑是一个非常复杂和困难的过程，尤其是在大城市。它需要大量人力，还消耗其他资源如电力和燃料。这就需要借助最新技术采用新颖方法。本文提出了一种使用计算机视觉（CV）和深度学习（DL）的新型废物分类技术。为了进一步提高废物分类能力，使用了支持向量机（SVM）。我们还通过快速堆肥分解可降解废物。本文主要研究城市固体废物（MSW）的分类。该模型使用YOLOv3（You Only Look Once），这是一种基于计算机视觉的算法，广泛用于目标检测，基于卷积神经网络（CNN）开发，CNN是一种机器学习（ML）工具。它们广泛用于从数据中提取特征，尤其是图像数据。本文提出了一种更快、更高效的废物分类技术。我们通过伯克利堆肥法（BKC）分解可生物降解废物。
引用
@article{arxiv.2108.01394,
title = {AI Based Waste classifier with Thermo-Rapid Composting},
author = {Saswati kumari behera and Aouthithiye Barathwaj SR Y and Vasundhara L and Saisudha G and Haariharan N C},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01394},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 8 figures, conference