基于计算机视觉的垃圾识别分拣系统

在垃圾分类政策逐步推广的背景下，以智能科技为支撑，垃圾分类过程中的辅助性人工智能产品大量涌现。本文梳理了国内外的垃圾分类现状，其中包括当前国家全面推行生活垃圾分类政策、垃圾分类在收集环节的技术局限和对垃圾清运处理环节的研发投入少等问题。通过对国内外相关文献总结分析，面向绿色环保设计了基于计算机视觉的垃圾识别分拣系统，分析了人工智能在垃圾分类领域的应用，构建了采用OpenCV实现背景差分算法和采用YOLOv3算法的计算机视觉分类技术方案。系统能够有效提高垃圾清运的时间和路径，减轻人工垃圾清除回收的工作量，减少垃圾清运的人工成本，为智能垃圾回收分类提供强大的助力。

近年来，人工智能作为新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力，在加速推进传统产业升级和新兴产业发展中发挥着不可替代的作用。计算机视觉是人工智能的其中一个研究领域，是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义、有价值的数据信息，并根据该信息进行分析数据、采取行动或提供建议。如果说人工智能赋予计算机思考的能力，那么计算机视觉就是赋予计算机发现、观察和理解的能力。

计算机视觉的工作原理与人类视觉类似，只不过人类起步更早。人类视觉系统自身的优势是在生命存活的情况下，可以在适当的环境下训练分辨物体、物体的距离、物体的动静与否以及图像是否存在问题等能力。然而，计算机视觉是通过训练机器来执行这些功能，它们依靠摄像头、算法和数据能在更短的时间内完成工作。如今，计算机视觉领域充斥着大量研究，但它不仅仅只是一项研究。现实世界的应用展示了计算机视觉对商业、娱乐、运输、医疗保健和日常生活的重要性，在保护环境、垃圾回收等方面更是体现了其社会经济价值。

2. 垃圾分类领域人工智能发展的相关政策 城市垃圾分类处理是解决前城市垃圾产生量激增、垃圾处理效率不高、废弃物利用率不高等问题的一个重要途径。2019 年3 月，上海发布《上海生活垃圾管理例条》(简称《例条》)作为试点全面推行生活垃圾强制分类，国务院亦发布《生活垃圾分类制度实施方案》(简称《方案》)要求在2020 年底前全国46 个城市全面推行生活垃圾强制分类，我国进入了全制度化推进的垃圾分类新时代。而在制度推行的过