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乱扔垃圾行为实时监测摄像头

发布时间:2025年12月28日 16:11:32来源:燧机(上海)科技有限公司

一、垃圾分类的“监管盲区”:人工巡查的力不从心

随着“无废城市”建设推进,全国垃圾分类覆盖率已超90%,但违规行为仍屡禁不止。住建部2024年《城市环境卫生发展报告》显示:居民小区垃圾投放点日均违规行为超50起,其中60%发生在非巡查时段,传统监管面临三大痛点:
  • 发现滞后:人工巡查多为定时定点(如早晚高峰),难以捕捉“趁虚而入”的乱扔行为(如午间无人值守时);
  • 识别模糊:厨余垃圾未破袋、误时投放(如非投放时段丢垃圾)等隐蔽违规,仅凭肉眼易漏判;
  • 取证困难:违规行为转瞬即逝,口头劝阻缺乏约束力,事后追溯无视频证据。
“我们小区有12个投放点,保洁员每天巡查3次,还是常有垃圾散落在桶外。”杭州某社区物业经理王女士坦言,“尤其厨余垃圾未破袋,汤水漏一地,清理起来特别麻烦。”

二、技术破局:燧机科技“智能之眼”监测系统

燧机科技深耕计算机视觉与边缘计算领域6年,针对垃圾分类监管痛点,研发乱扔垃圾行为实时监测摄像头(以下简称“智能之眼”),通过“多模态感知+精准识别+闭环处置”,实现从“人防”到“技防”的升级。
核心技术架构:让违规行为“看得见、判得准、管得住”
1. 硬件层:户外复杂环境的“稳定哨兵”
  • 成像单元:采用800万像素全彩星光级摄像头(最低照度0.001Lux),支持-30℃~70℃宽温工作、IP66防护等级(防尘防水),适配小区、商圈、道路等户外场景;
  • 智能补光:内置红外+白光双补光系统,夜间识别距离达30米,避免强光干扰居民生活;
  • 边缘计算终端:搭载燧机科技自研AI加速芯片(算力4TOPS),支持前端实时视频分析,单设备可并行处理2路1080P视频流,实验室测试延迟<150ms,减少云端传输压力。
2. 算法层:YOLOv8+OpenCV的“违规解码器”
基于改进版YOLOv8目标检测框架,融合OpenCV图像处理算法,经燧机科技实验室10万+标注样本训练(覆盖垃圾乱投、厨余未破袋、误时投放、垃圾桶满溢、垃圾堆放等15类场景),实现:
  • 行为识别:通过人体姿态估计(OpenPose)判断“丢弃动作”,区分“正常投放”与“随手乱扔”,实验室数据显示行为识别准确率98.3%(置信度95%)
  • 物品分类:识别垃圾类型(厨余/可回收/其他),检测厨余垃圾是否破袋(袋口未打开判定违规),实测未破袋识别准确率97.6%
  • 状态监测:通过背景差分法识别垃圾桶满溢(垃圾高度>桶口80%判定)、桶外垃圾堆放(体积>0.1m³判定),某社区实测满溢识别延迟<2秒
3. 处置层:从“识别”到“闭环”的智能联动
  • 实时预警:识别到违规后,立即触发现场语音提示(“您好,请将垃圾投入对应桶内并破袋”),同步推送告警信息至管理人员APP(含违规时间、地点、截图);
  • 工单流转:对接环卫调度系统,满溢预警自动生成清运工单,某试点街道实测清运响应时间从45分钟压缩至15分钟
  • 数据沉淀:生成“违规行为热力图”,标注高发区域(如小区西门、夜间22点后),辅助物业调整巡查重点。

三、落地实证:杭州某社区的“洁净蜕变”

2023年,燧机科技“智能之眼”系统在杭州拱墅区某老旧小区部署,覆盖6个垃圾投放点,运行半年成效显著:
  • 违规识别率提升:日均识别违规行为从人工巡查的8起增至32起(含隐蔽违规),实测识别覆盖率提升至92%
  • 处置效率优化:管理人员通过APP接收告警,平均处置时间从30分钟缩短至8分钟,年度节约巡查人力成本约12万元
  • 环境改善:桶外垃圾堆放现象减少85%,居民投诉量下降78%,第三方测评显示小区环境满意度从72分升至91分
“现在系统自动‘抓拍’乱扔行为,语音提示比我们口头劝导管用多了,居民慢慢养成习惯了。”——该小区保洁主管李阿姨

四、生态延伸:从“单一监测”到“治理闭环”

燧机科技系统不止于“抓违规”,更构建“监测-教育-优化”全周期管理:
  • AI教育模块:对首次违规者推送“垃圾分类指南”短信,二次违规联动社区志愿者上门宣教;
  • 公众参与接口:开放“随手拍”小程序,居民可举报违规行为,系统自动比对AI识别结果,避免重复派单;
  • 设施优化建议:基于“满溢热力图”调整垃圾桶布局(如增加高发区垃圾桶数量),某项目据此优化后满溢率下降60%

 

 

 

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