面向微塑料碎片的基于边缘的目标检测实现

塑料已渗透为我们日常活动中不可或缺的一部分，因其不可生物降解的特性与低廉的生产价格而成为问题之源。伴随这些问题而来的，是缓解并应对处置不当或缺乏妥善处置所引发后遗症的挑战，这导致废物在各地富集并扰乱动植物生态系统。随着塑料碎片水平因垃圾填埋场及更危险的自然水体中废物的累积而持续上升，亟需迅速行动以阻断或停止这一流动。尽管人工分拣与检测可提供解决方案，但可借助与机械臂相连的高度先进计算机视觉来增强。本报告关注的重点应用是备受讨论的 Computer Vision 与 Open Vision，它们因对网络的低依赖及在偏远地区传递信息的能力而新颖。这些应用可用于创建基于边缘的移动设备，以应对海洋与河流中日益严重的塑料碎片问题，其仅需极少连接性且仍能以合理的维护周期提供同等结果。本项目的主要发现涵盖为检测图像中废物所测试与部署的多种方法，并将它们针对不同废物类型进行比较。该项目已能产出可基于增强 CNN 方法对采样图像进行实时检测的可行模型。项目的后期部分还更好地阐释了为获得最佳精度所需的预处理步骤，包括用于将废物检测研究扩展至更大环境的最佳硬件。