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正规的足球外围网站出品——面向大学校园的 5G 智能废物管理系统

作者:小编时间:2022-10-25 15:55:54

未来的大学校园将以物联网愿景支持的一系列新颖服务为特色,例如智能停车和智能图书馆。在本文中,正规的足球外围网站提出了一个智能垃圾管理系统的完整解决方案,旨在提高校园的回收率并更好地管理整个垃圾循环。该系统基于智能垃圾箱的原型,能够通过混合传感器/图像分类算法对校园内通常产生的垃圾进行准确分类,并自动分离不同的废物。正规的足球外围网站讨论了系统原型的整个设计,从需求分析到实现细节,正规的足球外围网站评估了它在不同场景下的性能。


物联网愿景正在成为现实,改变了正规的足球外围网站生活和与环境互动的方式。由于大量小型、低成本和连接的计算设备能够感知、处理和将来自环境的数据传输到云/互联网服务,许多传统场所正在获得智能特性。仅举几例,智能城市和智能建筑都是这一愿景的不同实现,如今已引起学术研究人员的极大兴趣,并且对工业世界具有巨大潜力。智能校园在这种情况下特别受关注,它们可以被视为实现以智能城市为目标的大型项目的初步步骤的理想场所。事实上,大学校园在很多方面都模仿了城市:它们通常延伸到广阔的城市区域,它们由许多不同类型的建筑物组成,并居住着不同类型的人。同时,管理在某种程度上比在适当的城市和直辖市更灵活,因为大学本质上在接受创新和新技术方面更加开放,即使还没有完全成熟。最近提出了一些与智能校园概念相关的解决方案:智能停车系统、微电网、智能图书馆、教室监控和占用估计系统以及可持续解决方案都是在大学校园中实施的智能应用的示例。


在过去十年中受到特别关注的一个领域是大学固体废物的有效管理。从几个角度来看,回收此类废物至关重要:从经济角度来看,将固体废物转化为资源是实现循环经济的基础,一个行业的废物变成另一种原材料。同时,高效和可持续的废物管理有助于减少健康和环境问题:回收材料有助于减少垃圾填埋场和新提取/加工场所的排放,并减轻水/空气污染和乱扔垃圾等环境问题。


文献中的几篇著作对大学校园产生的废物量进行了分析,估计为50到150克/用户/天。考虑到根据最近的统计,亚洲每个人每年产生半吨城市垃圾,仅中国西部就占城市产生的垃圾总量的十分之一左右。


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此外,一些研究分析了大学校园产生的废物成分,得出的结论是,大部分USW由适合堆肥的有机废物组成,其次是塑料、玻璃和纸张等可回收材料。由于不同类型的废物需要不同的回收过程,因此从源头分离和分离废物是有效管理回收链的关键。虽然工业废物通常通过大型分离器进行处理,但在市政或校园层面,废物分离任务更具挑战性,因为它完全取决于人们的善意和可用回收基础设施的准备程度。


为了促进从分类链的开始,即从公共垃圾箱开始的垃圾分类收集,信息技术可能会有所帮助。特别是,将不同类型的传感器和执行器嵌入到这些垃圾箱中,将它们连接到互联网并通过智能算法驱动它们的愿景,可能会极大地提高回收性能.


受这些原因的启发,本文扩展了正规的足球外围网站之前的论文并描述了实现USW高效管理的完整解决方案。正规的足球外围网站提案的关键组成部分是智能垃圾箱的新型原型,它是一种智能对象,能够使用多传感器方法直接在产生地点自动分类不同类型的垃圾,从而简化垃圾箱的管理。整个垃圾循环。该系统的特点是:SWB采用混合标量/视觉传感器废物分类算法,可实现准确的废物识别,以及用于自动废物分离的创新双电机设计。此外,SWB和围绕它设计的管理系统与最近推出的5G网络架构集成在一起,特别是在使用多接入边缘计算服务器的优势方面。的确,驱动SWB的智能位于5G蜂窝网络的边缘,而不是云服务器或对象本身的本地。这种方法带来了一些好处,例如减少废物识别的延迟和减少能源消耗,使SWB对日常使用更具吸引力。


具体来说,这项工作的贡献如下:首先,正规的足球外围网站说明了智能垃圾箱的设计和实现,详细说明了从需求分析到其外部和内部部件的物理实现的创建步骤。其次,正规的足球外围网站详细介绍了管理SWB的算法,包括主要功能逻辑以及用于识别和分类不同类型垃圾的多感官人工智能。对于后者,正规的足球外围网站提出了融合来自不同传感器的信息的不同方法,评估获得的性能。第三,正规的足球外围网站在不同场景下评估SWB的完整工作原型,通过在真实5G网络上的实验表明,在MEC上移动人工智能在延迟和能耗方面都是有益的。最后,正规的足球外围网站展示了围绕大量智能垃圾箱构建的管理系统的潜力,例如,可以实现简单和优化的维护。


得益于低成本传感器、微控制器和通信模块的广泛商业可用性,过去几年出现了几项专注于智能废物管理系统原型设计的研究工作。


其中一类工作主要侧重于监控垃圾量和垃圾箱的填充水平,以发送警报并优化清空程序。通常,超声波传感器用于通过测量从垃圾箱顶部的盖子到隔间中的垃圾的距离来估计填充水平。有时,垃圾箱底部会安装一个称重传感器来测量垃圾的重量。例如,在作者提出了一种带有连接到微控制器单元的超声波传感器的系统,如果废物水平高于某个阈值,该系统会向市政当局发送SMS消息。了解垃圾水平和相应垃圾箱的位置,可以优化垃圾拣选程序的路线和调度;因此,作者声称可以将服务成本降低50%。


第二类作品侧重于识别和分类不同类型垃圾的技术,有几种方法。一些工作使用标量传感器,例如电磁传感器,可用于根据样品的电导率检测有色金属部分。或者,光电传感器源和作为接收器的光电二极管获得可用于识别材料的类型。其他工作侧重于射频识别技术,以对不同类别的废物进行分类,假设每件垃圾都配备一个智能RFID标签,其中包含有关特定类型材料的信息。


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随着机器学习的成功和普及,特别是卷积神经网络在计算机视觉领域的成功和普及,大量的工作解决了基于图像的废物识别问题。一种常见的方法是使用已经存在的CNN模型,已知这些模型在图像分类方面提供了出色的结果,并使用包含垃圾图像的数据集微调神经网络的最后一层。所有这些工作都报告了在垃圾分类任务中的出色表现,在涉及玻璃、纸张、金属和塑料四个目标类别时,报告的准确率通常在90%以上。


一些作品还提出了原型,不仅可以识别不同的垃圾,还可以在识别后将它们移动到适当的隔间中。该操作通常通过使用直流或步进电机来执行。例如,在中,废物被放置在传送带上,并通过基于图像的识别和经过训练的CNN分类为不同的类别。分类后,使用自动手锤将废物推入专门标记的桶中。


对于通信技术,大多数上述工作都考虑使用无线电技术将应用数据传送到远程管理服务器。通常使用GSM模块,尽管最近的工作探索了使用其他类型通信的可能性,例如LoRa/LoRaWAN。


本文提出了一个完整的废物管理解决方案,其中包含最近文献中遇到的大部分功能。拟议的智能垃圾箱通过混合标量/视觉传感器系统提供准确的垃圾分类,以及具有创新双电机设置和垃圾水平跟踪的自动垃圾分类。此外,整个系统有效利用5G连接和MEC技术的可用性来提高回收率,同时降低运营成本、响应时间和能耗。


在设计系统之前,正规的足球外围网站进行了分析,以了解人们如何与校园内现有的传统垃圾箱互动,以及产生的废物的成分是什么,这两条信息对于建筑至关重要一个有效但用户友好的原型。该分析是在米兰理工大学的Bovisa校区进行的,该校区设有工程和设计学院的系和教室,并容纳了大约10,000名学生、教职员工和行政人员。一周时间,正规的足球外围网站拍摄了人们在午休时间的行为,统计产生的垃圾种类,研究每个人在现有人面前处理垃圾的行为。垃圾箱。所分析的区域是学生通常用来吃午餐的区域。该地区有两个垃圾收集点,都配备了四个彩色垃圾桶,根据米兰市的规定收集不同类型的垃圾。正规的足球外围网站观察到,一个人在午餐后最常出现的行为是收集所有垃圾,移动到其中一个垃圾收集点,然后手动将所有垃圾分拣到正确的垃圾箱中,一次一个。另一种观察到的行为包括将所有不同的垃圾扔进未分类的垃圾箱。尽管后一种行为发生的频率较低,但它不利于回收目的。正规的足球外围网站总共分析了大约400次人类与垃圾桶之间的交互:第一组用户所花费的平均时间为5.3秒。观察到产生的废物的成分如下:24%塑料/铝、22%纸、2%纸和52%残余废物。这些百分比与在大学校园进行的其他研究一致。基于这些观察,正规的足球外围网站设计了一个智能垃圾箱,能够准确分类和隔离垃圾,同时对用户的工作量最小,并且将所需的交互时间保持在需求分析期间观察到的平均值以下。实现的垃圾箱是更通用的智能废物管理系统的核心元素,如图所示图2,并在以下各节中详细说明。


提议的智能垃圾桶由一个独特的固体组成,高90厘米,直径62厘米。外部主体由大型FDM3D打印机数字化制造,使用热塑性材料。在最后的着色过程之前,将可清洗的保护清漆涂在整个外部。图3显示原型的数字渲染,而图4显示最终实现的版本。3D打印的机身隐藏了一个铝结构,为整个原型提供了坚固性,并用于支撑所需的所有硬件和电子设备,以及垃圾单元。GU包含四个圆形铝结构,用于容纳四个标准110L袋子,用于收集玻璃、纸张、塑料/金属和残余废物。尽管需求分析清楚地显示了四种不同类型的垃圾之间的不同用途,但正规的足球外围网站选择保持校园内传统垃圾箱已经使用的相同类型的垃圾袋来处理所有类型的垃圾,以免改变校园的供应操作校园的废物管理服务,并促进现有垃圾箱和智能垃圾箱之间的过渡。


SmartBin正面设有方便的翻盖门,可通过安装在其顶部的金属把手轻松操作。门嵌入了一个LED矩阵,上面覆盖着激光切割的半透明塑料材料,用于指示SWB是否正常运行或不正常运行。在后一种情况下,自动锁可避免开门。在正常情况下,打开门会显示废物处理单元,待丢弃的物品被存放并最终被识别,一次一个。用户在WDU中放置一块废物,其中包含一个旋转的圆形架子,该架子上有一个由连接到一对伺服电机的半圆形结构包围的孔。该区域用于使用混合标量/视觉传感器系统对垃圾进行测量,随后将其馈送到废物分类算法。在垃圾被识别为四种垃圾类别之一后,由于伺服电机,它会自动移动到适当的袋子中。


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智能垃圾箱采用混合垃圾分类算法,利用来自安装在WDU中的标量传感器和摄像头的数据来区分插入的特定类型的垃圾。正规的足球外围网站训练算法根据米兰市的规则区分四个不同的类别:玻璃、纸、塑料/金属和未分类。


正规的足球外围网站创建了一个数据集,用于训练垃圾分类器,收集在正规的足球外围网站大学校园的垃圾箱中发现的最常见的垃圾物品,并调查学生最常见的扔进垃圾桶的垃圾物品。正规的足球外围网站收集了大约65种不同的废物,将其插入智能垃圾箱进行数据收集。由于废弃物品在被扔掉时并不总是处于原始状态,但经常是脏的、扭曲的、撕裂的或皱巴巴的,因此每件物品都被多次插入SWB。每次,正规的足球外围网站都会改变WDU内物体的位置,并应用物理变形来修改其形状。从最初的65个项目中,正规的足球外围网站收集了3125个数据观测值,每个观测值由相机传感器获取的一个图像以及其他标量传感器收集的测量向量组成。最后,metalcan.在这个操作之后,最终的数据集由40个类组成,每个类大约有80个观察值。作为最后一步,数据集中的每个项目都标有五类垃圾之一:玻璃、纸张、塑料、金属和未分类的垃圾。正规的足球外围网站得到玻璃类7个对象,纸类9个,塑料类13个,金属类4个,未分类类7个。图8显示了bin的相机拍摄的用于训练数据集的图片样本,而表2报告标量传感器收集的数据的汇总统计信息,按类别划分。从中可以看出表2,标量传感器允许捕获特定材料的某些特性,例如金属的导电性或纸和塑料之间的不同透明度。


智能垃圾箱不仅收集与垃圾分类相关的数据,还收集大量异构信息,如时间和频率使用、袋装水平、清空时间。这些额外的元数据对于优化大学校园以及城市等更大场景的废物收集任务可能具有巨大价值。由于这些原因,垃圾箱收集的所有信息都会定期传输到远程托管的管理服务器,该服务器存储数据以供高级使用。下面,正规的足球外围网站对这种管理服务器进行简要说明:为了全面测试所提供的功能,正规的足球外围网站还提供了一个智能垃圾箱模拟器,它允许模拟大量的SWB实例,因此,提供了足够的数据.


为了克服物理实现多个原型的实际问题,正规的足球外围网站提出了一个模拟器,它可以虚拟地创建数千个具有不同使用配置文件的垃圾箱,例如与人互动的频率和产生的废物的分布。模拟软件是用Python编写的,可以在具有可调参数的模拟环境中复制任意数量的智能垃圾箱设备。在程序启动时,模拟用户指定数量的智能垃圾箱设备,将其随机放置在感兴趣的区域或特定位置。然后,模拟系统运行引擎进行废物产生过程。正规的足球外围网站利用Python功能生成离散时间模拟场景,该场景可以实时运行或以加速方式运行。45。实际上,每个人在垃圾箱中放置的废物量可以表示为随机变量。因此,根据中心极限定理,任意概率分布的许多随机变量之和接近正态分布。模拟器允许根据从非常低到非常高使用的不同使用配置文件为每个bin使用五个模板分布,这反过来又控制相关正态分布的均值和方差。此外,为了遵守现实世界的限制,模拟器考虑了特定的环境特征,例如大学关闭时间、假期和最预期的废物类型。


正规的足球外围网站已经介绍了智能校园废物管理系统的设计和实施。该系统基于智能垃圾箱原型,这是一种创新设备,可用于使用基于传感器/图像的混合分类器自动回收物体。结果表明,所提出的方法对废物分类的准确率达到了97%以上。此外,正规的足球外围网站在不同的网络场景下对设备进行了评估,包括将人工智能移动到5G网络的MEC上,降低识别延迟和能耗。此外,正规的足球外围网站展示了一个应用服务器,它能够轻松监控校园垃圾箱的状态,并优化管理程序。正规的足球外围网站相信这样的系统在不久的将来会非常有用,考虑到人们产生的废物对环境的影响越来越大,这需要正确回收。出于这个原因,正规的足球外围网站计划创建许多其他智能垃圾箱设备并将它们部署在大学校园内。这也将使研究学生与智能垃圾箱之间的交互成为可能,为未来可能的系统优化铺平道路。


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