机器视觉应用垃圾分类收藏

    垃圾分类投放中遇到的主要困难不是人们不愿意分类，而是对分类方法不甚了解为了解决这一问题，从事产品设计和研发的剑桥咨询公司研制了一款概念性产品，这款概念产品配备两台低成本的摄像机，使用民用摄像机作为光学识别系统的重要组成部分，对消费者想要丢弃的垃圾进行识别，然后做出与分类投放相关的提示。

    目前产品还处在演示阶段，利用神经网络将机器视觉与机器学习结合起来，能够经过训练来识别新的物品研发人员指出，在训练过程中，操作人员应当先将需要识别的物品放在摄像头前30次，让神经网络了解物品到底是什么，比如是PET瓶，还是一次性咖啡杯；经过这样的训练后，就能够对废物进行自动识别了。

剑桥咨询公司指出，该款产品具有完成高难度分类的潜力，比如可以分辨出可回收利用纸杯与可堆肥纸杯间的差别，然后发出信号，告诉消费者应当如何投放

    该款产品将来可以部署在快餐店、咖啡厅、超市等场所，除了可以向消费者宣传企业的环保意识，还能够通过奖励体系来提升消费者的忠诚度，因此具有提升品牌价值的作用    消费者只要安装配套的App，就能够被系统识别，从而在做出正确的分类投放后获得奖励。

奖励的形式既可以是能够抵扣消费金额的积分，也可以是慈善捐款此外，企业还拥有一套后台App，可以了解到消费者在什么时候、什么地点使用了产品，以及使用产品的消费者的身份剑桥咨询公司负责食品及饮料领域的商业经理

怀马拉腊特那指出，公司下一步的计划是对系统进行实际使用测试。目前，已经有一些饮料业巨头表现出了对该系统的兴趣。

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