长期从事面向互联网领域设立的业务，掌握科技与创新技术传播领域的产品提供、运营、服务一体化等技术和资料。
内容提示：物联网技术 2023年 / 第12期 智能处理与应用Intelligent Processing and Application1000 引 言随着图像智能识别、人工智能、大数据分析以及云计算等技术的发展，智能化垃圾分类研究逐渐成熟。其中，最核心的垃圾分类算法结构不断得到优化与创新，尽管生活垃圾种类在日益增多，但分类精确率仍处于较高水平。目前，我国一些城市的社区已经开始引进智能垃圾分类回收系统，使用率极高，得到了积极的反响。智能设备的出现，使得城市生活垃圾的分类、回收更加精细，居民的垃圾分类意识有了一定提高，对于有效解决我国垃圾处理问题具有重要意义。 1 智能化垃圾分类简介垃圾...
物联网技术 2023年 / 第12期 智能处理与应用Intelligent Processing and Application1000 引 言随着图像智能识别、人工智能、大数据分析以及云计算等技术的发展，智能化垃圾分类研究逐渐成熟。其中，最核心的垃圾分类算法结构不断得到优化与创新，尽管生活垃圾种类在日益增多，但分类精确率仍处于较高水平。目前，我国一些城市的社区已经开始引进智能垃圾分类回收系统，使用率极高，得到了积极的反响。智能设备的出现，使得城市生活垃圾的分类、回收更加精细，居民的垃圾分类意识有了一定提高，对于有效解决我国垃圾处理问题具有重要意义。 1 智能化垃圾分类简介垃圾分类[1]是指根据一定的规范和准则，将垃圾分类存放、投放或搬运，并将其转换为一种公共资源。正确实施垃圾分类能够提高垃圾的利用率，减少有害垃圾对人类的危害，降低对环境资源的破坏。垃圾分类在我国受到重视，随着科学技术的发展，大量智能垃圾分类装置如雨后春笋般层出不穷。智能化垃圾分类是指在“互联网 +”的基础上进行技术应用升级，将垃圾分类与人工智能相结合，利用图象识别、智能算法、云计算、大数据分析等技术，建立垃圾智能分类智慧平台，实时进行智能识别与分析，完成垃圾的正确投放与处理。搭建后台监管平台，实时掌控数据，从源头上保证垃圾的正确分类，充分利用资源，减少环境污染。2 智能化垃圾分类发展现状在垃圾分类智能化领域，国外一些发达国家研究较早，技术较为成熟，并且许多公司已开发出较为成熟的分类设备， 如[2]美 国 CleanRobotics 公 司 的 Transhbot、 芬 兰 Zen Robotics 公 司 的 ZenRobotics 机 器 人、 日 本 Fanuc 公 司 的Waste Robot 等。近年来，我国科学技术研究水平不断提高，特别是云计算、大数据分析、机器人控制等核心技术不断发展，智能化垃圾分类市场逐渐打开，垃圾分类智能设备开始投入使用，如广东弓叶科技有限公司的 Picking AI 等，填补了我国目前在智能垃圾分类领域的空白。如今，中国的生活垃圾数量持续增长，为垃圾分类产业创造了庞大的市场，垃圾分类政策的落实和智能技术的迅速发展，也为其发展奠定了坚实的基础。中国智能垃圾分类行业进入了高速发展阶段。根据调查数据显示，2020 年我国智能垃圾分类市场规模已达约 92 亿元，并且在政策的鼓励下，我国垃圾分类企业呈指数型增长，2015 年仅有 2.5 万家，而到 2020 年，已达到 150 万家。目前，智能化垃圾分类所涉及的技术包括图象识别、智能算法、大数据分析、云计算等，须依托智能监控、树莓派、传感器等设备。当前，部分企业在技术开发和应用方面有着坚实的基础和深厚的技术积累，研制出了各种类型的设备。比如 Intuitive AI 公司[3]开发的 Oscar 系统，其利用图象处理技术能够在垃圾图象识别后指导使用者正确处理。为实现更丰富的功能，满足生活需求，技术研究领域仍需不断创新，已有众多研究者将多种技术应用在垃圾分类设备上，例如，徐爱兰等人提出应用超声波技术[4]对垃圾桶状态进行监测，提高设备的适用性。实现垃圾分类智能化最基本的技术是完成垃圾图像的自动分类。过去传统的垃圾图像分类是在输入图像信息后，人工提取图像特征信息，手写算法完成特征学习进而得到分类智能化垃圾分类发展现状及趋势分析侯文晶，武文淼，孙玉婷，刘 庆，李玫丹（天津师范大学，天津 300387）摘 要 ：近年来，垃圾分类成为热门话题，并且随着科学技术与人工智能的发展，垃圾分类智能化成为人们研究的对象。智能化垃圾分类是指将垃圾分类与人工智能相结合，利用图像识别、智能算法、云计算、大数据分析等技术进行智能识别与分析，完成垃圾的正确投放与处理。搭建后台监管平台，实时掌控数据。目前已有一些智能设备投入使用。本文从技术以及算法角度对国内外研究现状展开分析，并对四种精确度较高的垃圾分类算法进行介绍对比。此外，还通过调查市面现存设备以及其使用反响，对智能化垃圾分类后续发展方向做出预测。关键词 ：垃圾分类 ；人工智能 ；图象识别 ；物联网 ；ResNet ；SSD中图分类号 ： TP391.4 文献标识码 ： A 文章编号 ： 2095-1302（2023）12-0100-02DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2023.12.026收稿日期：2023-02-09 修回日期：2023-03-27基金项目：天津市级大学生创新创业训练计划项目（20221006 5159）
