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物聯網驅動的數據剖析和機器學習
<span font-size:15px;"="" style="font-family: "sans serif", tahoma, verdana, helvetica; font-size: 12px;">安裝在路旁邊廢物箱上的傳感器能夠盯梢廢物箱內的廢物搜集狀況，并使用物聯網集成體系自意向廢物搜集貨車發出警報，但直接扔在道路上的廢物卻逃脫了傳感器攝像頭的數字視覺。它需要一個警惕和一個有意識的公民或人為干預來掩蓋一個不正常的公民扔在路上的那塊廢物。這里需要提醒的是，警惕和有意識的公民有必要具有攝影的基本知識，并且有必要能夠在智能 上熟練地使用應用程序。
來自傳感器的數據以及警報和有意識的市民發送的圖片都是通過復雜的多點和多層剖析體系來完成的。咱們使用過去的廢物數據在機器學習（ML）渠道上練習體系，以識別和分類廢物，并大致評估廢物的重量。ML渠道在一天中的各個小時使用過去從城市60多個廢物箱搜集的廢物圖像。機器學習渠道還接受了通常在廢物箱內和廢物箱周圍發現的慣例物品的培訓，因而能夠輕松識別它們。
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