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使用深度学习的废物管理系统是为了使废物收集，分类和处置并更有效。此系统利用机器学习技术来自动化和优化不同的废物管理，例如对废物进行分类，计划最佳收集路线以及预测将产生多少废物。减少对环境的影响，提高回收率并降低成本。废物管理系统包括几个部分，可以共同创建一种智能的方式来管理废物。这是该项目的一些关键特征：机器学习算法有助于将废物分类为有机，可回收，危险和不可回收的组。通过使用计算机视觉技术，系统可以拍摄废物的图片，以找出它们是什么类型。然后将它们引导到正确的回收或处置方法。系统利用机器学习模型来根据来自不同地点，交通状况以及有多少收集车辆的浪费来找到最佳的收集路线。这使一切都更快 - 减少燃料使用，缩短收集时间并降低污染。通过使用预测模型，该系统可以预测在不同地方会产生哪种废物。它着眼于过去的数据和其他因素，例如季节或人口变化。这些预测有助于城市为废物收集更好地计划，因此他们明智地使用资源。作为该系统的一部分，带有传感器的智能垃圾箱将跟踪其实时的饱满程度。这有助于防止溢出并保持我们的环境更清洁。当垃圾箱几乎完整时，系统会发送及时收集的警报。该系统的主要目标是通过使用机器学习来自动化和提高废物管理过程的效率。该系统旨在对废物类型进行分类，提供处置建议以及预测废物生产趋势。提高效率该系统可以简化废物管理流程，减少与废物收集和处置相关的时间和成本。通过促进回收利用和适当的废物处理，该系统有助于环境保护和可持续性。
使用机器学习的废物管理-IJRPR
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