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北京7月6日电，继上海市从7月开始正式实施《生活垃圾管理条例》以后，中国多个城市将落实垃圾分类政策。相关专家对记者表示，先进计算技术将借垃圾分类一双“慧眼”。
日常中，每个类别的垃圾往往包含了各式各样的内容，仅凭经验，人们在分类投放时难免出现偏差。不过，得益于云计算、大数据、人工智能和物联网等先进计算技术的发展，垃圾分类识别正变得精准高效。
中科曙光公司大数据智能研究院院长宋怀明对记者表示，在计算机大数据视觉分析领域，目前主要基于神经网络的算法进行图像分类。分类技术多种，具体到垃圾分类主要有两种。
一种是单一目标分类，即对整张图片进行分类，为图片给出唯一的分类标签；另一种是多目标检测分类，是对图片中的多种垃圾进行定位及单独分类。
“前者在技术上相对容易实现，近期比较热门的几个手机垃圾分类APP都是使用这种技术。”宋怀明说，后者虽然更为实用，但研发难度更大。
他进一步指出，当前垃圾分类识别技术的计算产品、算法都比较成熟，难点是缺乏足够量的训练图片集。由于神经网络算法是一种数据驱动的方法，对训练样本数据量及质量要求较高，数据量越大，识别判断越精准。“理想状态是每一类垃圾数据集为几万张图片，精准度可达到95%以上。”他说。
宋怀明介绍，他们正在采取的做法是用图像增强技术增加训练数据的量级，以提高识别精准度。他以“曙光慧眼”为例说，识别图片的速度既取决于终端网络延迟，更取决于后端的处理速度及算法复杂度。“曙光慧眼”的主要用途是智能视频人脸识别，可用于会议签到、刷脸支付、酒店入住、门禁等场景，经过不断研发，“即使在光线阴暗、适量遮挡、物品一定程度变形变色等条件下，仍可实现毫秒级快速物品识别”。
宋怀明还表示，随着各地纷纷落实垃圾分类政策，垃圾分类识别技术的市场空间和商业潜力巨大，因此即便是复杂的多目标检测分类技术也将在半年内成熟并普及开来。（中新网 记者 张素）
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