很多发展中国家在处理持续增长的垃圾时面临巨大的挑战。这些国家的垃圾堆已高于70米，这样的高度甚至可以被飞机纳入飞行障碍物预警中。
到2050年人类制造的垃圾预计将比现在增长70%。所以，到那时我们在处理垃圾的问题上将面临更大的挑战。无论是政府还是企业，都应该在垃圾处理和循环利用中寻找更智能的方式来解决当前的难题。
在这篇文章里我们提出一个利用计算机视觉，机器学习和机器人这三个部分组成的智能垃圾回收系统。
计算机视觉：
智能回收系统可以包含多种传感器来检测金属，和利用3D激光, 光谱相机来捕获垃圾图像。
机器学习：
机器学习模型可以准确的辨认出不同的垃圾种类，并将结果反馈给智能垃圾回收系统。
机器人：
基于机器学习提供的反馈结果，机器人手臂可以对垃圾分类进行操作。
计算机视觉已经在人脸识别上展现出来了巨大的潜力和极高的准确性，所以计算机视觉技术完全可以用来辨认出不同种类的垃圾，再结合机器学习技术和机器人就可以打造出一个自动化的智能回收系统。
智能垃圾回收系统可以包含不同的类型的传感器来捕捉垃圾图像，这些图像可以被送往云端进行分析。机器学习模型利用大数据则可以准确辨认出不同的垃圾种类，找到可以回收再利用的垃圾，并反馈给系统。系统让机器人进行具体操作，利用机器手臂对垃圾个体进行重量评估，来决定垃圾中是否包含食物等其他物质。
这个系统除了进行垃圾分类，还可以收集不同种类的垃圾的数据，有了这些数据，环保机构和企业就可以看到哪些可回收垃圾的数量最多，每个月有多少垃圾等等。利用这些数据，可以制定特殊的策略来减少垃圾的产生，并通过广告或其他手段来提高民众减少垃圾的意识。
利用智能垃圾回收，企业和机构可以构建一个垃圾处理的流水线，进行端到端的垃圾回收和处理，这样可以加速垃圾处理的过程，来满足日益增长的垃圾。
垃圾产生的问题，不能光靠高科技，还要依靠企业和大家的环保意识，要主动减少垃圾的产生，保护我们的环境，使用可回收产品，增强环保意识。
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