智能垃圾桶发展现状及其解决方案,大学论文
摘要：近年来，垃圾处理和环境保护正逐步成为我国生态文明建设的重要一环，而在互联网和科技迅猛发展的今天，作为分类和回收垃圾最有效的智能化设备——智能垃圾桶却“推”而不“广”，市场反应平平。本文主要针对此问题，以智能垃圾桶的应用领域、类型功能及其价格成本等因素为出发点，从智能垃圾桶自身原因及外部原因两个方面进行分析，并提出解决方案。
关键词：智能垃圾桶;应用领域;推广困境;解决方案;绿色发展;
一、智能垃圾桶发展现状
（一）智能垃圾桶相关概述
1、人工智能的含义。
人工智能是计算机领域的重要分支，即通过人工指令对机器设备进行操控，使其按照人类的行为方式模拟运作，但往往又能实现人类大脑尚不能实现或尚未被激发的能力。大数据时代下，人工智能不仅可以精准且迅速地分析、处理海量数据，还可以实现不同时空信息的协作与互动。同时，凭借自身的计算机学科属性，人工智能的使用极大地降低了人们的工作成本，提高智能化设备的运作效率，这也致使人工智能得到越来越多的关注，并不断被开发和应用。
2、智能垃圾桶的含义。
人们对生活品质提升的要求扩大了人工智能在生活用品领域的市场，“智能垃圾桶”也应运而生。智能垃圾桶通过专业化设计，搭载智能设备，运用传感器技术、图像处理技术等手段实现普通垃圾桶功能的升级优化。智能垃圾桶大多具有自动感应开合、自动打包套袋等多种智能化功能，通过电脑芯片及红外线感应技术进行自动检测，当有人手和物品靠近或者脚踢时，垃圾桶桶盖自动打开，人为设置停留时间，一般为6～10秒后垃圾桶桶盖自动关闭。当垃圾快满时，智能垃圾桶会进行全自动封袋或者人为遥控封袋，解决了传统垃圾桶封口难、卫生难保障等诸多问题，更显智能化和人性化。
3、智能垃圾桶在垃圾分类领域研究现状。
自2019年我国正式实施、推广垃圾分类以来，智能垃圾桶运用于垃圾分类领域的进程明显加快，大大缓解了我国分类垃圾桶只是贴有标签的普通垃圾桶，需人为识别垃圾种类，垃圾分类投放的正确率较低的问题。近年来，我国相关科研、专业人员就智能垃圾桶应用于垃圾分类提出了软件、硬件方面的技术性解决方案。马晗旭等人运用STM32F103单片机、图像处理技术、传感器技术设计了一套可搭载于智能垃圾桶的垃圾分类系统。凌加平等人将基于物联网视角，运用智能垃圾桶、云端数据中心、移动端APP等终端搭建了一套智能垃圾桶监管系统。孟稳等人基于ArduinoUNOR3控制器等设备与技术提出了成本更低廉、性能更好、功耗更低的智能垃圾桶设计方案。
不难看出，随着智能垃圾桶在垃圾分类领域的市场化发展，智能垃圾桶的性能、种类将不断丰富，推广可行性逐渐增强。未来智能垃圾桶的推广与普及是一种必然趋势，充分发挥其提高垃圾回收率、培养居民垃圾分类习惯、保护生态环境的作用，才能促进我国垃圾分类更好地发展。
（二）智能垃圾桶应用领域。
智能垃圾桶研发后，为了融入生活，主要进行了两大领域的应用。
1、社区、街道等公共场所。
随着我国垃圾分类政策的不断完善，居民垃圾入桶、垃圾分类意识增强，在社区和城市街道等公共场所的户外智能垃圾桶正以其垃圾智能回收、分类的优势逐步取代普通垃圾桶。在已普及智能垃圾桶的省市，居民小区内一般每隔一两栋楼便会配备一台智能垃圾回收箱，居民通过扫描二维码或者刷卡解锁开门，垃圾投放后系统便会测定重量并累计积分，累积的积分达到规定数目即可兑换日常生活用品，以此种方式激励居民使用智能垃圾桶。在居民投放垃圾的同时，系统后台可以汇集信息，形成数据库，掌握各小区垃圾分类的相关情况和分类回收的品种数量，方便了居民投放，有利于后期管理。
2、居民住宅等私人区域。
在居家的私人领域，智能垃圾桶设计的更为精致和美观，又集聚各类先进设备于一身，细微之处较普通家用垃圾桶做出了极大的革新。市面上常见的家用智能垃圾桶大多使用智能芯片等设备实现桶盖缓升缓降，消音开合；大容量电池，保证更长续航时间；内置除味剂锁住异味，确保异味不外散；机器封闭式设计，保障淋水、潮湿环境下正常运作，于是适用于客厅、厨房、书房、卧室、卫浴等多种场合。
二、智能垃圾桶推广困境
（一）垃圾桶自身原因
1、使用成本偏高。
智能垃圾桶市场渗透率低的主要原因之一是智能垃圾桶的成本偏高，即投放成本、使用成本、维护成本远远高于普通垃圾桶。
就家用垃圾桶而言，一个普通垃圾桶最低价格只要两三元，而智能垃圾桶目前市面价值普遍在百元以上，价格远远高于普通垃圾桶。智能垃圾桶搭载智能设备，能耗高、需定期清理维护，需要长期支出使用成本。一旦其发生损坏则需要聘请专业人员修理、更换问题零件，甚至只能作为废品变卖、遗弃。价格敏感度使顾客对智能垃圾桶的使用反响并不乐观，“高成本，低效用”成为家用智能垃圾桶进一步发展的最大阻碍。
就户外智能垃圾桶而言，投放是垃圾分类回收全产业链上的重要环节，其在人力、设备、场地、资金等多方面的成本使得垃圾分类处理所带来的经济效益较低。部分地区垃圾分类积极度本就不高，智能垃圾桶自身价格、清理与保养成本等固定投资与日常费用更让部分中小城市往往难以承担，导致智能垃圾桶大规模投放实现难度较大。
2、功能技术不统一。
垃圾分类功能是目前智能垃圾桶技术研究的主方向。智能垃圾桶是垃圾识别、垃圾区分、垃圾存储、机身清理、人机交互等技术的综合，而不是智能设备的简单叠加。语音播报、红外识别、在线商城、自控制系统等功能在智能垃圾桶上的实现已初见成效，“一袋一卡”、二维码识别、物联网数据库等构想也被不断提出，但是由于缺乏固定统一的标准，现有的智能垃圾桶行业存在一定的技术壁垒。尽管智能垃圾桶产品已应有尽有，但各大品牌产品之间在功能设计方面少有交集，不同品牌的产品功能有很大差异，技术使用也没有相互交融。不同厂商如何科学合理地进行成本控制、价格定位、技术使用、功能设计，实现行业内产品竞争与互补关系良性、均衡发展仍是亟待智能垃圾桶行业解决的重要因素。
（二）外部环境原因
1、垃圾分类执行力度不高。
根据国务院《生活垃圾分类制度实施方案》计划，截至2020年在实施生活垃圾强制分类的城市，生活垃圾分类回收利用比率要超过35%。2019年，上海市、北京市作为首批试点城市陆续出台了垃圾分类政策条例，通过网络宣传、电视广播、公益广告投放、社区文化建设与监督等多渠道并举，居民的垃圾分类意识明显提高。然而，调查发现，经过一年的推进期，试点区内实际严格执行垃圾分类要求的居民占比仍然不高，部分居民垃圾分类不彻底、购买垃圾代投服务甚至拒绝垃圾分类等现象时有发生。此外，由于试点城市以社区为单位进行垃圾分类管理与监督，出现了在部分人口密集程度高的社区，工作人员工作量较大，管理工作出现“上班时间严管，下班时间停摆”等问题。垃圾分类执行力度不高使垃圾分类政策成效大打折扣，也使智能垃圾桶在垃圾分类领域的成效受到影响。
2、配套措施不够完善。
智能垃圾桶功能的实现程度往往依赖于相关配套设施的完备程度。在垃圾分类领域，自2000年确定北京、上海、广州等8个城市为垃圾分类试点城市以来，我国生活垃圾分类政策从提出到实施已经近20年。但长久以来我国垃圾分类全产业链发展并不成熟，问题集中体现在：垃圾分类标准模糊、实施程度低、分类后垃圾处理不当和相关设备、人员配备不到位等。以上海市为例，上海市通过市绿化市容部门、市发展改革部门、市房屋管理部门、市生态环境部门等多部门协调，集中调配资源，逐步完善垃圾分类资源配置，以社区为单位进行垃圾分类物资配备、人员调配、场地建设、规则制定、与企业签订合同达成合作等全方位工作。目前，试点地区垃圾分类情况虽已明显好转，但是智能垃圾桶定期清理情况差、保养措施不到位、维修阶段垃圾分类中断使得社区垃圾分类工作难以维系等情况严重影响了智能垃圾桶的工作效果与使用寿命。
3、地域、地区差异。
智能垃圾桶的地域、地区分布问题是影响其使用效率、经济效益的重要因素。对于家用智能垃圾桶而言，由于其体积小，便于移动，且多样化的品种能基本满足家庭、一般办公场所选择，因此其使用效果取决于消费者在价格、功能、外观方面的自主选择，地区因素影响较小。
对于随处可见的户外垃圾桶，由于其体积较大，在使用前就要充分考虑其投放位置。在城市内投放点过于稀疏，难免给居民生活造成麻烦；投放过于密集，难免造成资金、人员、场地的浪费；某些城市居民生活垃圾中厨余废品较多、某些城市生活垃圾中快递包装等可回收物含量高，如何因地制宜实现智能垃圾桶的供求匹配；等等，同一城市不同区域之间、不同城市之间，地域化差别造成的智能垃圾桶需求的差异显着地影响了智能垃圾桶产业化、规模化生产，造成了各地居民对智能垃圾桶的褒贬不一。如何将地域、地区因素纳入智能垃圾桶的生产、使用环节，也是各厂家在市场竞争中取胜、政府落实垃圾分类、绿色发展形势行稳致远的关键。
三、解决方案
（一）加强宣传普及，投放信息流广告。
信息流广告是指线上如社交媒体平台中的空间动态或者媒体内容流中的广告，投放信息流广告是一种非常有效的宣传和推广手段。广泛出现在电视节目或各平台广告之中，有助于展示智能垃圾桶多方面的优势和魅力。大多数乐意接受智能垃圾桶的人相对而言比较年轻，愿意去尝试和操作。但仍然还有人完全没有接触过智能垃圾桶。此外，用户之间通信的完全独立性意味着用户的增长率是非常有限的。如今的短视频平台，如抖音、快手等，已经占据了人们现代生活的很大一部分，辐射人口正在下沉。通过信息流广告的投放，可以让更多的人对智能垃圾桶的具体功能和使用效果有更深入的了解。
（二）简化操作程序，完善售后保障服务。
智能垃圾桶产品只有在充分适应多样化消费者的需求及习惯，才能被更好地接受。在此过程中，企业应尽量简化智能垃圾桶操作程序，避免因操作复杂丧失用户，提供更高效便利的体验，才能推动智能垃圾桶的使用积极性。同时，在售后保障方面加大力度进行改善，线上提供消费者反馈服务平台，消费者可以随时反馈在使用智能垃圾桶时遇到的各种问题，还要保证消费者的诉求能够得到专业的指导和及时的解决。线下服务环节更要用心至臻，实现定期回访，及时检修，让消费者对智能垃圾桶的使用不再有后顾之忧。
（三）提升经济节能效益，划分产品档次。
智能垃圾桶行业应考虑在生产产品的过程中适当降低生产成本，加强智能垃圾桶产品的技术创新和技术交流，积极针对低收入消费人群，提高产品的经济节能性，降低能耗，设计和生产出更多实用的、面向大众的智能垃圾桶。
智能垃圾桶产品面对的客户类型多种多样，根据消费者消费习惯和承受能力定位消费者类型，从需求中分析与定位智能垃圾桶产品档次，主要分为低端、中端和高端三种，更有目的性和针对性地研发产品，挖掘不同档次智能垃圾桶的潜在用户和潜在销售市场，才能更好地提升销售额度与市场拓展，促进经济发展。
（四）合理放置分类设施，严格落实监督管理。
智能垃圾桶等垃圾分类设施的放置应充分考虑各地域、地区的不同情况，人员密集度高、垃圾日产量大的地区，需要配备容量、工作能效更为突出的智能垃圾桶，人员密集度低的则要求相对较低。因地制宜，合理配置就可以减少资源的浪费。此外，最重要的是政府切实承担起垃圾分类与回收的监督管理责任。监督指导垃圾的投放、回收、运输以及处理，使这些过程有效对接，不仅可以带动全民参与垃圾分类，提高环境保护意识，还可以减轻智能垃圾桶等设备可能产生的损害，节约经济成本，推动绿色发展。
参考文献
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【浅析语音识别技术所面临的问题和前景展望】PjTimeCOM 技术介绍
当今语音识别技术的主流算法，主要有基于动态时间规整(DTW)算法、基于非参数模型的矢量量化(VQ)方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型(HMM)的方法、基于人工神经网络(ANN)和支持向量机等语音识别方法。
(1)动态时间规整(DTW)
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，是较早的一种模式匹配和模型训练技术。该方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。
(2)矢量量化(VQ)
矢量量化是一种重要的信号压缩方法，主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每1帧，或有k个参数的每1参数帧，构成k维空间中的1个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。
(3)隐马尔可夫模型(HMM)
HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将其看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，是较为理想的一种语音模型。
(4)人工神经元网络(ANN)
人工神经元网络在语音识别中的应用是目前研究的又一热点。ANN实际上是一个超大规模非线性连续时间自适应信息处理系统，它模拟了人类神经元活动的原理，最主要的特征为连续时间非线性动力学、网络的全局作用、大规模并行分布处理及高度的稳健性和学习联想能力。这些能力是HMM模型不具备的。但ANN又不具有HMM模型的动态时间归正性能。因此，人们尝试研究基于HMM和ANN的混合模型，把两者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性，这也是目前研究的一个热点。
(5)支持向量机（SVM)
支持向量机是应用统计学习理论的一种新的学习机模型，它采用结构风险最小化原理(SRM)，有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能。其基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数实现的。
语音识别所面临的问题
(1)识别系统的适应性差。主要体现在对环境依赖性强，特别在高噪音环境下语音识别性能还不理想。
(2)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中，还有许多具体问题需要解决。例如，口语中的重复、改正、强调、倒叙、省略、拖音、韵律、识别速度、拒识等问题，还有连续语音中去除不必要语气词如“呃”、“啊”等语音的技术细节问题。
(3)语言学、生理学、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需要进一步研究。
(4)语音识别的方言和口音问题
(5)信道问题:我们知道在无线互联应用中，涉及到的信道种类可能会很多，比如固定电话、手机、IP、网络、车载系统等等，各种各样的信道都有不同的特性。语音识别、声纹识别和语音理解如何去适应不同信道的差异是一个不得不面对的问题。
(6)语音合成:语音合成当中，怎样能够很好地把感情色彩、情绪等正确地表达出来，也需要进一步去研究。
可以预测在近五到十年内，语音识别系统的应用将更加广泛。各种各样的语音识别系统产品将出现在市场上。人们也将调整自己的说话方式以适应各种各样的识别系统。在短期内还不可能造出具有和人相比拟的语音识别系统，要建成这样一个系统仍然是人类面临的一个大的挑战，我们只能一步步朝着改进语音识别系统的方向一步步地前进。至于什么时候可以建立一个像人一样完善的语音识别系统则是很难预测的。就像在60年代，谁又能预测今天超大规模集成电路技术会对我们的社会产生这么大的影响。
语音识别技术的前景展望
语音作为当前通信系统中最自然的通信媒介，语音识别技术是非常重要的人机交互技术。随着计算机和语音处理技术的发展，语音识别系统的实用性将进一步提高。应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往的语言障碍。
近年来语音交互功能被应用到了应急指挥中心当中，通过语音调用大屏幕场景，语音调用监控，语音调用信号源，语音调用预设内容等；
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识别精度高：系统通过无线蓝牙传输数据和音频，360度声源定向，大大提高语音识别精度，系统支持方言模糊识别。
反应时间短：语音识别结果响应时间≤100ms，从对语音交互设备下达指令到交互指令被执行整个过程完成的时间≤1s。
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