站長之家（ChinaZ.com）12月21日 消息:垃圾處理和垃圾回收已經(jīng)成為全人類面臨的一大嚴(yán)峻問題，目前我國越來越重視垃圾分類的問題，并取得了不錯的成效。那么太平洋彼岸的垃圾生產(chǎn)大國美國又是如何處理垃圾的呢?

舊金山的初創(chuàng)公司Compology的CEO Jason Gates花了很多時間思考垃圾問題，以及如何減少垃圾的產(chǎn)生。

自2013年開始，他就開始使用攝像頭和人工智能監(jiān)控麥當(dāng)勞等一些企業(yè)都往垃圾桶丟了什么。關(guān)鍵是要確保垃圾箱在倒空之前實(shí)際上已經(jīng)裝滿，并防止紙板等可回收材料被其他垃圾污染。

Jason Gates表示，他們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)企業(yè)和個人都有回收意識，但通常不知道正確的回收方式。

為了幫助他們能正確處理垃圾，Compology在工業(yè)垃圾桶內(nèi)安裝了垃圾監(jiān)控?cái)z像頭和傳感器。這些攝像頭每天會多次拍下垃圾桶內(nèi)部，以及垃圾桶傾倒過程中的照片，從而收集這些企業(yè)所丟掉垃圾的信息。

站長之家了解到，Compology的人工智能軟件會分析圖像，以確垃圾桶裝得有多滿，還可以讓顧客知道什么時候有些垃圾放錯了地方，比如把裝滿紙箱垃圾扔進(jìn)可回收的垃圾箱，以便回收利用。據(jù)稱，該公司的攝像頭可以將扔進(jìn)垃圾箱的不可回收材料減少80%。例如，在拉斯維加斯的麥當(dāng)勞垃圾桶上，Compology公司的攝像頭和傳感器顯示，該公司在回收硬紙板包裝方面取得不錯的效果。

Gates介紹稱，“一旦我們看到了不可回收垃圾放入紙板垃圾箱，就會通過短信通知現(xiàn)場的人，讓他們把垃圾移走，并告訴他們把不可回收垃圾跟紙箱放在一起是一種污染，以后不應(yīng)該這樣做?！?/p>

拉斯維加斯麥當(dāng)勞餐廳負(fù)責(zé)人Brent Bohn通過復(fù)合材料，幫助餐廳員工正確回收垃圾。他說:“攝像頭確實(shí)簡化了我們的工作，為我們提供了責(zé)任，也為我們的供應(yīng)商和與運(yùn)輸商提供了責(zé)任責(zé)任感?！?/p>

據(jù)悉，Compology公司用數(shù)千萬的圖像來訓(xùn)練其系統(tǒng)進(jìn)行垃圾分類，這些照片主要來自當(dāng)下使用的垃圾箱里拍攝的照片，以更好地確定垃圾桶里裝滿情況和里面的東西。到目前為止，它已經(jīng)處理了超過8000萬張圖片，這些圖片來自它安裝的162，000臺攝像機(jī)。

Jason Gates說道:“我們得到的垃圾箱內(nèi)部圖像越多，就越準(zhǔn)確?！?/p>

Gates之所以認(rèn)為Compology的工作至關(guān)重要，部分原因是美國過去把大量垃圾運(yùn)往中國，現(xiàn)在這個方法已經(jīng)不可行了。2017年，我國為了更好保護(hù)國內(nèi)環(huán)境，開始禁止進(jìn)口回收材料，并在2018年擴(kuò)大了禁令范圍。

從那以后，美國一直頭疼著如何處理其可回收物的問題，而一些城市干脆停止了回收項(xiàng)目。而像Compology這樣垃圾回收初創(chuàng)公司也從中嗅到了商機(jī)。

Compology的服務(wù)每個垃圾箱每月大概花費(fèi)企業(yè)10到20美元。Gates表示，一般來說，它每年為每個垃圾箱節(jié)省了數(shù)千美元的垃圾搬運(yùn)成本，因?yàn)樗€可以使用人工智能預(yù)測每個垃圾箱的服務(wù)時間表，只有在垃圾箱裝滿才會通知運(yùn)輸方接收垃圾。

正如Gates所說的，人們可以計(jì)算出自己電、水的用量，Compology在做的是測量大家產(chǎn)生了多少垃圾。

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