训练人工智能进行垃圾分类

垃圾分类回收行业开始得到人工智能机器人和人工智能的帮助，人工智能机器人可以比人类更快、更安全地分类垃圾，人工智能可以收集有关被丢弃物品的宝贵数据。这可能有助于解决回收的各种问题，例如难以处理的塑料垃圾激增以及污染回收流的分类错误。

在本文中，我们将了解人工智能用于改善回收工作的一些方法以及训练它所需的数据标注。

使用人工智能进行垃圾分类有哪些好处？

通过人工智能自动化垃圾分类，可以提高效率并降低成本，同时还可以提高二次资源的价值并提高回收的经济性。人工智能技术收集的信息可以在整个材料回收设施中以多种方式使用，以节省时间和金钱，包括：

人工智能驱动的光学技术可以提供有关废物流污染物的实时数据，以及刚刚了解的其他指标。目标之一是能够为制造商提供实时产品数据，这样他们就可以避免错误回收掉他们认为可回收的物品，但机器人无法在设施中识别它们。

冰山数据最近开展了一个数据标注项目，以创建人工智能解决方案来改善客户的回收工作。我们标注了图像中所有各种类型的废物，在标注阶段后达到了 98% 准确率的质量分数，无需任何额外的质量验证步骤。这超出了客户的预期+3%。

摄像头用于扫描混合垃圾流，并使用人工智能系统识别各种材料。借助人工智能提供的新功能及其深度学习功能，可以不断改进根据颜色、尺寸、形状、品牌和其他特征对纸张、塑料和金属进行识别和分类的能力。这有助于为高速智能机器人系统提供动力，这些机器人系统经过各种数据集的训练，可以对物体进行物理分类、抓取和排列。

借助所有训练数据集，人工智能系统能够对单流回收、电子废料以及建筑和拆除碎片中的数百种不同类别和特征的可回收物进行分类，并达到较高的对象识别运行率。话虽如此，仅训练数据是不够的。训练人工智能系统还需要高质量的数据标注。我们将在下一节中探讨这一点。

训练人工智能回收系统需要什么类型的数据标注？

人工智能分类回收系统依靠计算机视觉来区分各种类型的材料。这意味着需要图像分类等技术来检测数据集中所有照片是否存在对应的参照对象。它用于教计算机识别未标注过图像中的对象，该对象与您在训练期间输入的其他标记照片中的对象相似。标记是为图像分类准备照片的过程。

还需要语义分割，它在相关事物之间建立边界，并为所有事物分配相同的身份。当你想要了解物品的存在、位置，有时还想了解物品的大小和形状时，你可以使用这种方式。