边缘计算智能分析网关V4地面垃圾AI检测算法介绍及场景应用

在传统的卫生监管场景中，无法及时发现地面遗留的垃圾，通过人工巡逻的方式需要大量的人力、物力和时间，而且效率不高，并存在一定的滞后性，而采用地面垃圾AI检测算法则可以大大提高监管效率。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4的地面垃圾AI检测算法可以自动识别划定区域内遗留的垃圾，若达到设置的告警时间，则发出告警消息。

地面垃圾AI检测算法的原理基于深度学习和计算机视觉技术。通过高清摄像头拍摄地面上的垃圾图像，然后将这些图像输入到训练好的深度学习模型中进行处理。模型会自动识别出图像中的垃圾，并生成分析结果。其原理主要包括以下几个步骤：

数据收集：首先需要收集大量包含各种类型垃圾的图片数据，作为训练集。

数据预处理：对收集到的图片数据进行预处理，包括图像尺寸调整、灰度处理、标注等操作。

特征提取：通过卷积神经网络等技术，从图像中提取出关键特征，用于区分不同类型的垃圾。

模型训练：利用训练集数据对模型进行训练，使其能够准确识别和分类地面垃圾。

模型测试：通过测试数据验证模型的准确性和可靠性。

地面垃圾AI检测算法的应用场景非常广泛，包括城市管理、环境保护等领域。

城市管理：可以通过安装高清摄像头和AI算法，在城市的道路和公共场所监控垃圾情况，及时发现并清理垃圾，减少人力和物力的投入。

智慧环保：地面垃圾AI检测算法也可以帮助环保部门及时发现和处理垃圾污染问题，保护环境和生态。

景区/公共场所：通过算法可以及时发现和处理游客乱扔垃圾的问题，维护公共场所的整洁和美观。

农场/种植：及时发现和处理农田/农场/种植园中的垃圾和废弃物。

餐饮后厨：自动识别后厨地面遗留的垃圾并抓拍和告警，提高后厨卫生监管效率。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在环境卫生场景中的算法除了地面垃圾AI检测算法之外，还支持垃圾投放提示、垃圾未入桶检测、垃圾桶满溢检测等算法，感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验。