2024年我国再生资源回收总量超4亿吨


在国家相关政策的支持下,我国再生资源回收总量持续攀升,2024年我国再生资源回收总量超过4亿吨,回收价值约为1.34万亿元。
根据中国物资再生协会的统计数据,2024年我国再生资源回收总量约为4.01亿吨,同比增长6.5%。其中,废弃电器电子产品回收量达2.2亿台,创历史新高,同比增幅达15.8%。报废机动车、废轮胎、废电池等品类的回收量也均有不同幅度的增长。
中国物资再生协会会长 许军祥:2025年我国资源循环产业产值有望达到5万亿元,规模越来越大。在全国统一大市场框架下的资源循环利用,低碳环保产业的规模化、集约化、专业化水平越来越高,对我国国民经济的高质量发展具有很大的推动作用。
从顶层设计到配套政策,再到组建“国家队”,我国再生资源产业正经历从传统回收到高科技新产业的战略升级。
专家建议,下一步要将可回收性指标纳入产品研发核心参数,同时推进数字化平台和循环经济产业大脑建设,通过物联网、区块链等技术实现资源流转全流程的可视化管理和效率评估,并且加快完善绿色供应链标准体系建设,为产业链各环节提供明确的技术指引和规范。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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