【摘 要】
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现阶段我国生活垃圾的收集方式为混合收集，降低了垃圾资源化回收利用价值，并导致后续处理困难。例如，电池等有毒有害物质混入垃圾中会导致严重的环境污染；金属、玻璃及砖石等组分与可燃物混合在一起，不仅会降低热处理效率，还可能损坏机械设备。目前，混合垃圾分选技术大都基于物料的密度、尺寸等物理性质，智能化分选的理论和应用研究均不足。本文探讨了深度学习在生活垃圾典型组分分类与检测中的应用。首先，使用实际采集的生
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现阶段我国生活垃圾的收集方式为混合收集，降低了垃圾资源化回收利用价值，并导致后续处理困难。例如，电池等有毒有害物质混入垃圾中会导致严重的环境污染；金属、玻璃及砖石等组分与可燃物混合在一起，不仅会降低热处理效率，还可能损坏机械设备。目前，混合垃圾分选技术大都基于物料的密度、尺寸等物理性质，智能化分选的理论和应用研究均不足。本文探讨了深度学习在生活垃圾典型组分分类与检测中的应用。首先，使用实际采集的生活垃圾图片与ImageNet图片、互联网图片共同构建了生活垃圾分类数据集，采用迁移学习与微调的方法对垃圾组分进行分类，讨论了训练方法与卷积神经网络结构对模型性能的影响，选取准确率、鉴别速度、模型大小以及对电池分类性能等综合指标最优的MobileNet模型，在模型内存占用仅17MB的条件下，获得测试准确率91.8%，分类速度50fps的效果。其次，构建了生活垃圾典型无机组分检测数据集，这些组分包括金属、玻璃与砖石类物体，借鉴YOLO算法搭建全卷积神经网络模型进行检测，实验了神经网络结构、损失函数设计与负样本等因素对模型性能的影响，在训练集有限(943张图片，含2234个目标)的条件下，在测试集上获得了65.9%的归一化平均精度均值(mAPN)，其中金属类APN值为65.9%、玻璃类为54.4%、砖石类为77.4%。对检测结果的全面分析表明，实际垃圾图片数据量不足、目标出现频率低、同类组分数据方差大以及背景复杂是算法表现受限的主要原因。本文进一步结合热力学知识提出一套级联检测系统，利用塑料制品热变形温度低的特点，在加热条件下进一步借助深度学习方法检查算法检出区域是否为误报，剔除误报以提升系统检测性能。基于计算机视觉技术的生活垃圾组分智能分类与检测具有很好的发展前景，但需要建设较为庞大和丰富的数据库，构建大规模的生活垃圾数据集以及进一步优化算法是后续研究方向之一。
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