3、基于最优深度学习模型的物联网垃圾检测与分类技术

基于最优深度学习模型的物联网垃圾检测与分类技术

1. 引言

城市垃圾管理（MWM）是现代城市的关键组成部分，它不仅关系到城市居民的生活环境，还对整个生态环境的保护和资源的合理利用起着重要作用。随着环境问题的日益严峻和资源消耗的快速增长，对垃圾进行分类并采取适当的处理措施（如回收、堆肥、焚烧、填埋等）变得尤为迫切。

传统的垃圾管理方案存在诸多问题。在传统的 MWM 体系中，居民负责对家庭产生的垃圾进行分类，但由于居民可能无法按照源头分类系统进行有效分类，这可能导致整个 MWM 方案失效。此外，传统的垃圾处理方法，如焚烧和填埋，不仅能源效率低下，而且成本高昂。以瑞典的中等城市博拉斯为例，每年的相关成本预计可达 1300 万瑞典克朗。更糟糕的是，低效的 MWM 方案可能会造成环境污染，并对未来几代人产生负面影响。同时，由于个体行为的复杂性和人口规模的影响，传统的研究方法，如模拟方法和问卷调查，在评估垃圾排放方面存在局限性，这给决策者完善法规和分配垃圾收集资源带来了巨大挑战。

利用机器学习（ML）和物联网（IoT）的垃圾管理方案是解决环境污染问题的有效途径之一。这项技术为垃圾收集卡车提供了更优化的路线，提供了关于垃圾的实时数据，并降低了整个系统的时间和成本。目前的垃圾管理系统存在调度不合理的问题，垃圾收集人员不清楚何时何地收集垃圾。而 IoT 的发展为打造智能城市社会提供了有效机制，智能城市面临的核心问题之一是随着城市社会的快速发展，垃圾产量不断增加。

垃圾管理系统在大都市地区是一项常规任务，需要考虑自然、社会和经济等多方面因素来规划垃圾卡车的路线，同时要缩短路线长度以降低燃料成本和工作量。尽管人工干预在运输、收集和有效垃圾倾倒过程中也很重要，但传感器节点与微控制器相