废物管理是现代城市生活中最持久的挑战之一。随着城市发展，我们的垃圾山也在不断增高。处理这一问题的传统方式——人工收集和分拣——劳动密集、成本高昂、不卫生且效率低下。
如果我们能在废物管理的第一步——垃圾桶本身——就引入智能，会怎样呢？
一群研究人员尝试用 SmartBin 来回答这个问题，这是一种低成本硬件解决方案，利用深度学习在源头自动分离垃圾。在他们的论文 “A deep learning approach based hardware solution to categorise garbage in environment” 中，展示了一个能够区分可生物降解和不可生物降解废物，并将其物理分拣到不同隔间的原型。
本文将拆解他们的方法，介绍所使用的硬件、测试的深度学习模型以及 SmartBin 的真实表现。您将看到树莓派 (Raspberry Pi) 、摄像头和强大的神经网络如何联手，为复杂的环境问题创造出一个实用方案。
挑战: 一个多样且杂乱的问题
自动化垃圾分拣远非易事。与典型的目标检测任务 (如寻找猫或汽车) 不同，垃圾在视觉上极其多样，可以是任何形状、大小、颜色或质地。一个苹果核、一张揉皱的报纸和一个塑料瓶几乎没有共同的视觉特征。
研究人员尝试了各种方法来解决这个问题:
- 像 SpotGarbage 这样的移动应用使用卷积神经网络 (CNN) 识别用户提交照片中的垃圾堆。
- 物联网摄像头和传感器监控垃圾桶的填充程度。
- 机械臂和先进计算机视觉技术在传送带上分拣物品。
本研究作者希望找到一个既有效又易于实现的解决方案。他们将图像分类与简单、易得的物联网组件相结合，打造了一个可安装在垃圾桶内部的系统——在垃圾投放的瞬间就进行分拣。
构建 SmartBin: 数据集、硬件与工作流程
数据集: 教 AI 识别垃圾
研究人员从三个公共来源 (包括知名的 TrashNet 仓库) 收集了 9,516 张图像。图像分为七类:
- 有机垃圾
- 纸板
- 纸张
- 金属
- 玻璃
- 塑料
- 其他垃圾
这七类又归并为 SmartBin 分拣机制的两大类:
- 可生物降解: 有机垃圾、纸张、纸板
- 不可生物降解: 金属、玻璃、塑料、其他垃圾
可生物降解物品占 51.76%，不可生物降解物品占 48.24%。
树状图直观展示了数据集分布。
各类别的样本图片在干净的白色背景下以高分辨率拍摄，以最大程度减少噪声。
系统设计与工作流程
SmartBin 的硬件原型集成了检测、处理和机械分拣。一台树莓派负责统筹整个流程。
工作原理:
- 激活: 用户按下“USE ME”按钮，盖子打开，子系统唤醒。
- 检测: 红外传感器发射波，中央分隔盘上的垃圾会阻挡这些波。
- 图像捕捉: 红外接收器检测反射信号，并在 5 秒延迟后触发 Pi Camera (确保物体稳定并调整焦距与光线) 。
- 分类: 图像输入树莓派上的预训练 CNN 模型。
- 决策: CNN 预测六个垃圾类别之一，结果映射为可生物降解 (
1) 或不可生物降解 (0)。 - 分离: 伺服电机倾斜分隔盘，将垃圾投入正确隔间，然后回到中立位。
硬件中断开关可安全终止无限循环脚本。
硬件组件
SmartBin 使用低价且易购的部件，街道级版本成本约 ₹4050 (约 50 美元) 。
关键组件 (见下方电路图) :
- Raspberry Pi 3B: 运行操作系统、驱动脚本和深度学习模型。
- Pi Camera: 500 万像素模块，通过 CSI 接口捕捉图像。
- 红外传感器: 检测物体存在，并触发摄像头。
- 伺服电机: 倾斜分隔盘实现分拣。
物理原型:
SmartBin 的“大脑”: CNN 对决
硬件准备就绪后，团队使用迁移学习在四种知名预训练 CNN 架构上进行测试——仅重新训练最后一层，用于分类六种垃圾类别。
1. AlexNet
2012 年 ImageNet 冠军；5 个卷积层 + 3 个全连接层，引入了 ReLU 与 dropout。
2. VGG-16
由均一的 3×3 卷积堆叠构成；结构简单但庞大 (参数量 1.38 亿) 。
3. ResNet
通过跳跃连接避免梯度消失，使网络可以更深。
4. InceptionNet V3
并行使用多种尺寸的滤波器处理输入；卷积分解提高效率。针对深度和宽度优化，非常适合树莓派等设备。
构建模块包括:
- Stem: 初始下采样
- Inception 模块 A、B、C: 多尺度特征提取
- Reduction 模块 A、B: 在扩展通道的同时进行降维
结果: 胜者
训练/验证准确率与损失对比:
损失与准确率曲线:
要点:
- VGG-16: 过拟合；训练准确率与验证准确率差距大 (98.76% vs 87.52%) 。
- AlexNet: 验证准确率高 (97.95%) 。
- ResNet: 表现稳健 (验证准确率 97.21%) 。
- InceptionNet V3: 验证准确率 96.23%，且验证损失最低 (0.13) 。
预测速度同样关键:
InceptionNet V3 在保持优异性能的同时速度最快——因此成为 SmartBin 的首选“大脑”。
实际测试
现实中，垃圾并非在整洁的白色背景下拍摄。
首次测试: 一个压扁的纸板球 → 由于光线差、背景杂乱及模糊，被误判为不可生物降解。
修正措施:
- 在垃圾桶内铺设纯白背景，减少背景干扰。
- 提高 ISO 提升低光表现，并确保 5 秒延迟拍摄，使图像清晰对焦。
此举改善了对金属笔、报纸、塑料包装、土豆、玻璃罐等物体的分类。
失败案例: 棉签因训练数据中缺乏相似样本而被误判为可生物降解。
这说明需要更加多样、涵盖边缘案例的训练数据。
与其他方案的比较
SmartBin 的独特优势在于硬件上的物理分离，而许多现有方案仅限于软件。
SmartBin 在垃圾桶内实现了 96.23–98.15% 的准确率以及实时分拣动作。
结论与未来方向
SmartBin 展示了深度学习结合物联网硬件解决环境问题的潜力。通过将高效模型 InceptionNet V3 与简单机械分拣结合，团队实现了源头废物自动分类。
局限性:
- 一次只能处理一个物品。
- 对图像质量较敏感。
未来计划:
- 扩展数据集: 采集更多样化图像，覆盖更多边缘案例。
- 优化速度: 使用更快摄像头或减少延迟。
- 增强功能: 增加更多废物子类分类、实现多物品同时分拣、整合垃圾桶填充传感器。
像 SmartBin 这样的项目，让我们预见一个技术帮助城市更可持续运转的未来——让普通垃圾桶也能智能化，实现更清洁高效的废物管理。