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fish09352003 - 環境資訊 | 2021-07-01 | 點閱數: 534

一周飛越 50 萬平方公尺,無人機檢測 1.5 公噸海灘垃圾!自動分類準確率超過 95%

大數據文摘 發表於 2021 年 6 月 29 日 13:00 2021-06-29

一周飛越 50 萬平方公尺,無人機檢測 1.5 公噸海灘垃圾!自動分類準確率超過 95%

最近,在英國多個海灘上,發現人類製造的垃圾多達 1.5 公噸,共計 123,000 多件物品,其中前三名分別是香菸( 47,467 )、收據和餐巾紙在內的紙張( 32,678 )和塑膠碎片( 6,578 )。

不過,令人驚訝的是,疫情之下,包括口罩和抛棄式手套在內的個人防護裝備僅佔垃圾總量的 0.7%。  

如此龐大的搜索量,短時間內僅靠人為力量是無法完成的,這是無人機的成果。

從 5 月底至 6 月初的一周內,無人機飛越了伯恩茅斯、基督城和普爾的海灘,對 18 個地點進行了檢測,檢測總面積達到了 475000 平方公尺。

本次活動中使用的無人機能夠在遠距離辨識不同種類的垃圾,像是 PET 和泡沫聚苯乙烯,或者其他特定物品和品牌,就像這樣:

一周飛越 50 萬平方公尺,無人機檢測 1.5 公噸海灘垃圾!自動分類準確率超過 95%

該系統由科技公司 Ellipsis Earth 創建,公司首席執行長兼創始人 Ellie Mackay 說:「我們正在使用無人機、固定攝影機和車輛等技術來創建詳細的垃圾地圖,確定熱點,並了解垃圾是如何移動的。」

「我們提供的資料不僅高度準確,而且非常詳細,這使得我們能夠為 BCP 委員會制定具體的、有針對性的建議,以便能夠集中精力發揮最大作用。」  

防範於未然!Ellipsis 能監測 47 類垃圾,準確率 95%

要實現整個過程,當然是困難的。

首先就要解決資料的問題。 Ellipsis 的資料庫影片和照片來自世界各地,包括無人機、衛星、潛艇和閉路電視,使用者可以向 Ellipsis 上傳圖像,或者 Ellipsis 旗下的 500 多名無人機飛行員中的一位會來聯繫。

隨後無人機便會在測量海灘、河流或海洋的長度時拍攝數千張照片,經由人工智慧軟體將多張照片混合成一張主圖像,用於增強地理空間製圖。

在這個過程中,人工智慧系統將會對垃圾做出分類,例如塑膠瓶、漁網、瓶蓋或牙刷等。研究人員甚至可以定制演算法,以更具針對性地去檢測當地常見的塑膠類型(如 PVA, PET 或聚苯乙烯泡沫塑膠)或當地的商品和品牌。

一周飛越 50 萬平方公尺,無人機檢測 1.5 公噸海灘垃圾!自動分類準確率超過 95%

在多地進行多次工作後, Ellipsis 便能提供垃圾的全球熱區圖像,可以過濾和覆蓋現有資料集,並進行空間和時間上的比較。

對系統目前的工作情況, Mackay 表示,「Ellipsis 可以自動檢測 47 類垃圾,準確率超過 95%」,「無人機改變了環境監測的行為和方法,它們能在幾分鐘內調查整個海岸線」。

但是, Ellipsis 技術可以檢測到的內容是有限的,小於 5 公釐的塑膠顆粒是無法辨識的,而據估計,僅在海底,就有至少 1400 萬公噸無法被檢測到。

對此 Mackay 也表現得較為樂觀,她表示,透過專注於追蹤較大的塑膠垃圾,他們其實正在幫助解決問題根源,「收集一個塑膠瓶,就等於規避了未來潛在的 25,000 個微塑膠碎片」。

英國普利茅斯大學海洋生物學教授兼海洋研究所所長 Richard Thompson 也對此表示認同,他說到,進入海洋的大部分塑膠都是大型垃圾,後來會逐漸分解。

「這是可以被干預和解決的地方,同時也是資料能夠發揮作用的地方」,未來,儘管塑膠顆粒進入環境後變得很小,但仍然可以利用不同的技術進行量化。

Mackay 的最終目標並不是呼籲完全停止使用塑膠,而是加強改善對使用塑膠這一行為的管理。「透過繪製世界各地的垃圾地圖,我們將能夠有效地提出解決方案。透過行為改變和教育產生持久的影響,我們將能夠最大限度地減少因管理不善帶來的垃圾數量」。

ellipsis 官方網站 

炫酷的垃圾辨識小摩托

海灘的垃圾要辨識,陸上的垃圾也要準確辨識才行。前者能依靠無人機,後者的裝備更為簡單,只需要一輛小摩托。

根據 medium 博主 Michele Moscaritolo 介紹,要是垃圾處理人員能夠在收集車或者專用車輛上就能透過攝影頭監控統計垃圾資料,例如每種垃圾類型通常出現在哪裡,每天、每周和每月的趨勢,熱點等,就能節約許多時間了。

於是他自己動手把自己的 Vespa 摩托車進行了精心改裝。首先, Moscaritolo 把除相機和天線外的所有設備都放在坐墊下的車廂裡,加上一個簡單的穩壓器和一個電源按鈕,就組裝好了一個智慧型的 Vespa 摩托車。這個 Vespa 摩托車還有一個炫酷的名字——VespAI!

一周飛越 50 萬平方公尺,無人機檢測 1.5 公噸海灘垃圾!自動分類準確率超過 95%

車載軟體使用經過修改的 Darknet 來執行 Yolo v3 ,檢測結果透過一個濾波和積累模組提供,該模組將避免在多個相鄰影格中出現多次計算為同一垃圾;它還將為一個「垃圾點」在大約 5 公尺半徑範圍內進行多次檢測。

垃圾的 GPS 坐標透過簡單的 gpsd 連接埠從 usb 模組讀取,將資料存儲在 Google Firestore 即時資料庫中,這樣本地的 Google firebase SDK 就被用於客戶端應用程式開發。

配上 NVIDIA Jetson 家族系統的 AGX Xavier 系列,嵌入了模糊人臉,衣服和人體的邊緣技術,這樣你的小摩托就組裝完成了。

來看看效果:

 

在垃圾這件事上,「自覺」比科技更重要

其實,要更好地治理垃圾問題,除了從改善管理方式外,還可以從丟垃圾這件事上入手。

在 2019 年上海浦東的張江人工智慧島上,就有這樣的一種垃圾桶:頂部是一塊太陽能板,可以透過光伏自動取電,垃圾桶能夠辨識上百種垃圾,並在內部進行相對應的分類。這種垃圾桶可以對垃圾自動感應、自動辨識,然後自動分類。內建的鏡頭會自動對垃圾拍照,然後上傳到雲端人工智慧辨識模型進行判定,整個判定完成過程大概在 2.7 秒左右。 AI 可回收垃圾桶容量在 110 公升左右,如果以我們最常見的保特瓶的體積來估算,一個可回收垃圾桶大概能容納六七十個這樣的塑膠瓶。

當然,利用科技手段解決垃圾問題終究是治標不治本,真正想要「一勞永逸」,還要靠人類有意識的從自己做法。

資料來源:

 

 

文章來源: https://www.techbang.com/posts/88013-drones-ai-trash?fbclid=IwAR0MdQUxoFEwNsfEC_5s7qqCYoEY7WkJedEZUOcBGmhslgQB0pPJz8_8-Rs

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