未来垃圾智能处理行业定义者

发布时间:2020-11-17文章来源: 浏览次数:

项目利用“人工智能+物联网+大数据+云计算”自主开发轻量级Wasnet图像识别深度神经网络(可识别4大类40小类垃圾,准确率高达96.1%)。经过算法的多次迭代和迁移训练,结合云端协作、边缘计算,成功研制了可复制推广的垃圾分类处理模式与全链式闭环服务体系:垃圾智能识别与自动分类回收装置、大数据实时监测与决策分析平台、APP应用程序,具有“垃圾自动精准分类回收”和“全程数据化管理”两大功能特点,并突破端到端垃圾收集平台的问题。目前,该项目核心技术已发表SCI论文《WasNet: A Neural Network-Based Garbage Collection Management System》,可运用于街道/社区、室内、垃圾分拣厂等。项目“政府+企业+社区”的全链式闭环经济模式与市民激励方案,整合了产业链上下游资源,打造新业态新职业,最终实现全民参与、垃圾减量、多方受益,为有效推进绿色可持续发展做出贡献。

一、团队名称 “垃倍智”AI+智慧城市环卫管家



                                                                   

 

二、团队成员及简介

苏丽丽2018级信息与计算机工程学院计算机科学与技术专业本科生,大学生科技创新指导中心副主任(2020)。

关天灏2018级信息与计算机工程学院计算机科学与技术专业本科生。

葛张尚洁 2019级理学院物理学专业本科生,创新创业新媒体中心运营部部长(2020)。

牛永真2019级信息与计算机工程学院计算机类专业本科生。

李梦迪2019级信息与计算机工程学院计算机类专业本科生。                              

 

团队照片

三、目获奖情况

1.第十届全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛黑龙江赛区一等奖

2.中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛东北赛区二等奖

3.第六届黑龙江省“互联网+”大学生创新创业大赛银奖

4.第十二届工银融e联“挑战杯”黑龙江省大学生创业计划竞赛银奖

四、产品特点及服务

1.团队开发了全球首个已知完整的垃圾智能识别处理与实时监测系统;设计了基于深度学习图像识别的轻量级垃圾分类神经网络,称为Wasnet。该图像网络在Imagenet数据集中的150万个参数是主流神经网络的一半,且其每秒300万的浮点运算次数在已知高性能的主流神经网络轻量神经网络中排行前三分之一。其Trashnet数据集的准确度高达96.10%。

2.项目主营产品为可复制推广的垃圾分类处理模式与全链式闭环服务体系。团队利用“人工智能+物联网+大数据+云计算”自主开发轻量级Wasnet图像识别深度神经网络(准确率高达96.1%),在人工智能的基础上实现智能传感器技术和数据管理,并研制出垃圾智能识别与自动分类回收装置、大数据实时监测与决策分析平台、APP应用程序,具有“垃圾自动精准分类回收”和“全程数据化管理”两大功能特点。

 

                  

 

   产品图片(模型)    

3.在商业模式上,团队将“政府、企业、居民”有机结合,打造创新的“政府+企业+社区”闭环经济模式,整合上下游资源,还催生了“垃倍智骑手”等新职业。

五、未来发展

项目带动就业新方向——“垃倍智”骑手

提供管理新思想——“收集、监控、处理”一步到位

打造企业新业态——完整的废品回收生态链

引领环保新风尚——全民参与、垃圾减量、多方受益

最终解决垃圾分类投放错误,人工分拣效率低,垃圾分类财政投入巨大,城市环境急需改善等问题,为有效推进可持续发展做出贡献。

 

关闭 打印责任编辑:姜晓娜