купить в Москве смарт контейнеры для мусора Сяоми с сенсорной крышкой Быстрая доставка по Москве и России Наложенный. купить в Москве смарт контейнеры для мусора Сяоми с сенсорной крышкой Быстрая доставка по Москве и России Наложенный. Мультимедийные мусорные урны в Лондоне. Слово «умные» в описании данных устройств подразумевает сразу несколько мультимедийных функций. Медиацентр СМИ о насКак нейросети помогают бороться с мусором в России.
10 лучших умных мусорных ведер
На разработку ушло не более двух недель. Сенсорная урна заняла первое место в конкурсе юных изобретателей Северного Казахстана. Проект получит продолжение: школьник планирует дополнить автоматизированную урну датчиком наполнения корзины с передающимся сигналом на мобильное устройство.
В связи с развитием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей активно расширяются и области их применения.
Проанализировав рынок технологических решений, было выделено несколько наиболее перспективных разработок различных специалистов по всему миру. Подробно рассмотрим данные решения. Компания Cambridge Consultants представила баки для сортировки мусора, работающие с применением технологий машинного обучения и компьютерного зрения [2].
Бак оснащен четырьмя отсеками для разного рода мусора и платформой для его определения. Человек помещает свой объект на данную платформу, далее, система определяет тип мусора и в соответствии с требуемыми категориями, необходимый отсек, в который, человеку нужно переместить свой мусор, подсвечивается зеленым цветом. Главным недостатком данной разработки является то, что человеку все равно приходится тратить какое-то время на сканирование своего мусора и в последствии, перемещения его в необходимый отсек.
Следующую разработку под названием Bin-e представила компания Interseroh [3]. Данный мусорный бак представляет собой прямоугольную конструкцию, длинной 140 см, высотой 120 см и толщиной 60 см, оснащенную несколькими отсеками для каждого рода мусора и специальной сортировочной платформой. Сортировка мусора происходит посредством данной платформы, которая осуществляет горизонтальное перемещение над контейнерами.
Человек помещает объект в специальный отсек, далее, встроенный компьютер получает его изображение и с помощью технологий компьютерного зрения и нейронных сетей обрабатывает и определяет какой объект, находится в отсеке. В результате обработки изображения на сортировочную платформу поступает необходимый управляющий сигнал, посредством которого, происходит перемещение отсека в сторону, где находится требуемый контейнер и сбрасывает в него наш объект. Данный мусорный бак имеет несколько существенных недостатков таких, как стоимость и габариты конструкции.
Приблизительная стоимость составляет 5,800 долларов. Чтобы внедрить такие баки в городскую инфраструктуру, государству понадобилось бы потратить значительную часть бюджета. Очевидно, что закупка и обслуживание данной разработки экономически не целесообразно для государства.
Выше было подробно рассмотрено две наиболее перспективные разработки для первичной сортировки отходов в городской среде. На основе проведенного бенчмаркинга, эти и многие другие технологические предложения, была составлена концепция разработки, в которой отсутствуют основные недостатки существующих аналогов.
Есть модели относительно бюджетные, а есть и весьма дорогие. Цена зависит от определённых параметров и материала корпуса. В основном, для корпуса сенсорных вёдер используют пластик или сталь. В то же время и пластиковые, и металлические утилизаторы отходов могут иметь разные размеры, формы и цвета. Помимо того, металлические сенсорные вёдра могут быть выполнены из хромированной стали, окрашенной стали или стали с защитным покрытием.
Пользователи смартфонов также смогут установить приложение, в котором за выброшенный на переработку мусор им будут зачисляться достижения. По словам представителей компании, новая «умная» сортировка мусора работает с применением технологий машинного обучения и автоматического распознавания объектов. Подробности планов по внедрению такой сортировки в повсеместное использование, однако, не разглашаются. Стоит отметить, что также нет никакой информации о том, какие именно данные используются для обучения алгоритма распознавания.
Можно предположить, что в сложных случаях как, например, с сортировкой бумажных стаканчиков искусственный интеллект будет определять пригодность отходов для использования в качестве вторсырья по маркировке производителя. Разработчики часто придумывают новые способы утилизации вторсырья.
Сенсорную урну создал школьник из Петропавловска
| Экотропы, холмы, декоративные растения: в Бутырском районе появится сенсорный сад - Новости | «Семантический анализ морфологии мусора внутри московских баков для вторсырья показал, что их состав примерно аналогичен обычным бакам. |
| Умные урны SmartCity Bin: решение проблемы традиционного сбора мусора | Бак выглядит как обычный мусорный контейнер для сухих отходов. |
| Как нейросети помогают бороться с мусором в России | При помощи бесконтактного сенсорного датчика заполненности мусорного контейнера Binology WSens, можно в настоящем времени производить мониторинг заполнения урн, баков и. |
| Роботизированная урна Trashbot автоматически сортирует мусор для переработки | При этом «Оскар» адаптивен и внедряется в любой тип мусорного контейнера, то есть переустанавливать имеющуюся систему сбора мусора в помещении ради «Оскара» не нужно. |
Модуль автоматической сортировки отходов для городской инфраструктуры
Высокие технологии поворачиваются в сторону свалок, мусоровозов и мусорных контейнеров, пишет CNN. Читайте «Хайтек» в С помощью умных мусорных баков, специальных сенсоров, больших данных и несложной оптимизации финская компания Enevo уверяет, что сэкономит городам миллионы долларов на утилизации отходов. Компания выпускает специальные сенсоры, которые устанавливаются в мусорные контейнеры. Каждое такое устройство позволяет определить, насколько заполнен мусорный бак и действительно ли нужно его вывозить. Сегодня мусорные компании работают по расписанию, которое не может учесть процент заполнения каждого бака, что ведет к неэффективности.
Продавать такую услугу тяжело. Обычному менеджеру по продажам приходится нелегко, так как нужно держать в голове весь опыт фирмы и быть хотя бы немножко технарем. Хоть это и выглядит странной причиной, но когда я ходил по выставкам в поисках клиентов, мне было обидно, что мне нечего показать самому. Я думал, что занимаясь аутсорсом, я никогда не смогу выставиться со стендом и показать, чего же добился я сам. Отправная точка В 2017 году мы с семьей были в Европе и пошли за мелочевкой в немецкую Икею. Она оказалась ровно такой же, как у нас в Химках, а вот баков для раздельного сбора отходов — целых 7.
Я давно понял, что Запад — это как машина времени: смотри, что есть там, и лет через 5-10 это будет у нас. Я вынашивал эту идею, искал как подступиться. И тут в 2018 году один наш клиент, системный интегратор, предложил объединиться. Им не хватало людей, а мне не хватало денег — мы могли бы помочь друг другу. Я решил, что это шанс: весь аутсорс я оставлю в этой совместной компании и поставлю все на рельсы, а сам со временем переключусь на свой продукт. Оказалось, что процессы в этом интеграторе поставлены намного хуже, чем у меня, и вообще, аутсорс для них — лишь приложение к основной деятельности — продаже железа. С соответствующим отношением, хотя денег было гораздо больше, чем у меня. Мы очень быстро разбежались. Это послужило последней каплей — я окончательно разочаровался в аутсорсе. Если даже такая крупная компания не может сделать все нормально, хочу ли я идти к такой непонятной цели?
К этому моменту мы уже сделали несколько проектов с применением искусственного интеллекта. Это и определило, чем я буду заниматься дальше. Пазл сложился: раз в Европе есть такая технология, то она будет и у нас, а распознавать мусор вполне можно с помощью нейронных сетей, тем более мы это уже умеем. Первые шаги в новой сфере Мы подали заявку в Фонд Бортника и выиграли. Денег давали немного — 2 млн. Но на халяву и уксус сладкий. Позже мы, Nevlabs, вступили в «Сколково», резидентами которого сейчас являемся. Далее мне удалось договориться с одним мусоросортировочным заводом, чтобы нас пустили туда с камерой и мы собрали материал для обучения нейросети. Целый день мы снимали весь мусор, проходящий по конвейеру. Параллельно я разбирался в видах отходов.
Почитал теорию, а потом полдня провел в «Ашане», заглядывая на донышко упаковок — посмотреть, какая там маркировка. Следующей задачей было разметить фотографии мусора для обучения нейронной сети. Можно было сделать это самим, но для нас это было долго. К тому моменту я знал об одной компании, у которой армия надомных работников занимается распознаванием текстов. Мы поступили подобным образом, тем более от желающих не было отбоя — создали сервис, где люди размечают мусор на фотографиях и получают за это небольшую оплату. Погружаясь в тему глубже, я узнал, что существующие иностранные аналоги распознают мусор несколько по-другому: они анализируют спектр отраженного от материала света в ИК-диапазоне. Оказывается, разные материалы имеют разные спектры, по этому признаку их можно различить. Кроме того, есть определенные нюансы. Например, бутылки из-под подсолнечного масла должны собираться отдельно от других, поскольку масло успевает запачкать соседей так, что их невозможно потом отмыть. Но спектральный анализ не в состоянии различать такие бутылки, так как он распознает только тип материала.
Другая неожиданная проблема — подгузники. При их производстве используются ПЭТ-волокна, как следствие, они нередко отбираются вместе с бутылками. В противовес спектральному анализу, ИИ обладает кучей достоинств: Он не требует дорогостоящего спектрометра, поэтому такое оборудование можно сделать кратно дешевле. Он может распознавать сложные случаи, о которых я писал выше. Он гораздо менее капризный, чем спектральный анализ. У последнего даже галогеновые лампы должны быть особыми, а при их замене нужна сложная и дорогая калибровка сенсора. Поэтому мы изначально пошли по пути использования нейронной сети. Пневматика и роботы Следующий серьезный вопрос: а как отбирать распознанные отходы? Иностранные производители повсеместно используют принцип отстрела сжатым воздухом: мусор едет по скоростному конвейеру для того, чтобы мусор лежал раздельно , в конце которого стоит блок форсунок.
Так происходит вплоть до последнего слоя, на котором выдается ответ, какой объект находится перед нами. Чтобы нейронная сеть научилась различать отходы, используется «обучение с учителем». При этом подходе люди предварительно вручную размечают фотографии отходов, указывая, что на них изображено — прозрачная ПЭТ-бутылка, полиэтиленовая пленка, бумага и так далее. На каждый вид отходов требуется от 5 тыс. После нейронная сеть обучается, когда ей последовательно показываются размеченные фотографии. В этих примерах она находит закономерности, которые использует в распознавании новых отходов. В России развивается сразу несколько технологий сортировки отходов, которые используют в своей основе искусственный интеллект — промышленная сортировка, мусорные баки и фандоматы. На что ИИ способен в сортировке отходов Промышленная сортировка Наиболее современные мусоросортировочные комплексы комбинируют несколько технологий, которые позволяют автоматизировать процессы. Сначала мусор попадает в разрыватель пакетов. Для отсева органических отходов используются грохоты — устройства, которые отделяют остатки продуктов питания и мелкие фракции от остальных отходов. Затем мусор отправляется на основные сортировочные линии. Наибольшую производительность на этом этапе показывают пневматические сортировщики — в конце конвейера располагается ряд форсунок, которые сжатым воздухом отстреливают выбранные фракции. Такие установки сортируют до 15 т отходов в час, а благодаря применению нейронных сетей вместо дорогостоящей гиперспектральной камеры они становятся доступными гораздо большему кругу пользователей. Если традиционные оптические сортировщики окупаются за 10—15 лет, то установки на основе нейронных сетей всего за год. Несмотря на высокую производительность пневматических сортировщиков, у них может наблюдаться небольшой процент засора. С его устранением отлично справляются роботы, которые с помощью вакуумной присоски захватывают с конвейера нужную фракцию и перемещают ее в бак. Оптимальная схема автоматического мусоросортировочного завода выглядит следующим образом: отходы проходят через разрыватель пакетов и грохот, который отсеивает мелкую фракцию.
Но ведь иногда человек с этой бутылочкой пластиковой идет просто по улице. Не должны ли эти фандоматы стоять на улице рядом с урнами? Насколько это реально? Например, есть такая идея, как смартбин - «умная корзина». Ну, представьте, что вот есть центральный вход в парк, там на входе стоит фандомат. Всем удобно, все его видят, все им пользуются. А дальше по парку расставляются вот эти умные корзины, которые по радиоканалу взаимодействуют с этим фандоматом. Вы бросаете пластиковую бутылку в нее, она понимает, что это кинул такой-то человек и начисляет ему балл. При этом корзина сообщает уровень заполненности. При заполненности подходит специально обученный человек и собирает из нее сырье. Молодежь, безусловно, больше. Здесь, наверное, играет фактор, что мы поставили это в школах, прежде всего. Была программа с правительством Московской области, где мы обеспечили основные школы такими устройствами. Это была не просто система для сдачи тары, это была, прежде всего, воспитательная система. То есть, когда ребенок привык пользоваться фандоматом, мы запускали всякие конкурсы типа «собери больше — получи отличные призы», что очень им нравилось. Вот сейчас наши ребята, кто занимается системой лояльности, придумали, что даже можно будет посетить космодром «Байконур». И сейчас мы видим серьезный отклик, когда на встречу к нам идут с большим удовольствием и даже по собственной инициативе крупные игроки рынка. Это развивается уже по взаимному, скажем так, интересу друг к другу. Партнеры, крупные компании уже за собственный счет начинают покупать такие фандоматы и просто ставить у себя в офисах, чтобы сотрудники развивали культуру раздельного сбора и сдачи вторсырья. А интерес регионов есть? Других регионов? Но как раз вот здесь работает, скажем так, статистика.
Эксперимент по установке датчиков на мусорные баки запустили в Нижегородской области
Благодаря роботу-сортировщику, все эти этапы можно объединить в один. Мусор перемещается по конвейеру, над которым находятся быстрые механизированные «руки». С помощью специальных сенсоров металлодетектор, дальномер, спектрометр робот анализирует объект и решает как его лучше захватить, после чего переносит различные элементы в специальные отсеки. Робот ZenRobotics Recycler с высокой точностью сортирует различные виды мусора: древесину различных сортов, картон, пластмассу, минералы, а также строительный мусор, что сложно реализуемо для ручной работы. Высокая аккуратность и быстрота работы — вот как можно охарактеризовать этого робота.
Он сообщил, что в ходе очередного собрания жителей был поднят вопрос о вывозе мусора, в частности, об экономии. Контейнер может быть лишь наполовину заполнен, а за его вывоз мы платим как за набитый битком. Вот мы и решили установить умную площадку за счет средств резервного фонда. Это позволит экономить нам до 300 тысяч рублей в год», — подчеркнул Швыганов. Экономии удастся достигнуть благодаря специальным электронным весам и датчикам, которые будут замерять наполненность двух контейнеров для твердых коммунальных отходов. При этом мусор нужно будет выбрасывать по очереди, и пока не наполнится один бак, доступ ко второму будет закрыт. Таким образом можно будет вызывать мусоровоз только по мере необходимости и экономить на вывозе мусора. Кроме обычных контейнеров для большинства видов отходов, предусмотрены еще два для перерабатываемого сырья. В первый жители будут складывать стекло, пластик и металл, а в другой — картон и бумагу.
За основу автоматизированного мусорного ведра Арман Нурышев взял контейнер для порошка. Емкость оснащена ультразвуковыми датчиками движения, которые срабатывают при приближении к урне. На разработку ушло не более двух недель.
По словам представителей компании, новая «умная» сортировка мусора работает с применением технологий машинного обучения и автоматического распознавания объектов. Подробности планов по внедрению такой сортировки в повсеместное использование, однако, не разглашаются. Стоит отметить, что также нет никакой информации о том, какие именно данные используются для обучения алгоритма распознавания. Можно предположить, что в сложных случаях как, например, с сортировкой бумажных стаканчиков искусственный интеллект будет определять пригодность отходов для использования в качестве вторсырья по маркировке производителя. Разработчики часто придумывают новые способы утилизации вторсырья. В нашей заметке вы можете узнать о том, как пластиковые бутылки используются в качестве «краски» для портативных 3D-принтеров.
8 лучших сенсорных мусорных ведер
Он отметил, что реформа обращения с твердыми коммунальными отходами была запущена менее года назад и постепенно будет подвергаться правкам и дополнениям. В свою очередь, областное правительство будет поддерживать все проекты, направленные на экономию средств граждан и увеличение объема перерабатываемых отходов. Андрей Харин добавил, что в рамках реализации федерального проекта «Комплексная система обращения с ТКО» национального проекта «Экология» в этом году в регионе на обустройство контейнерных площадок и закупку для них контейнеров муниципалитетам из областного бюджета дополнительно было выделено около 400 миллионов рублей. Поставку первых партий уже начали. Весь же запланированный объем контейнеров появится во дворах до декабря», — добавил Андрей Харин. Всего до конца года в Нижегородской области планируется закупить больше 7 тысяч контейнеров.
Из них — 5 380 зеленых и 2 261 контейнер для раздельного накопления ТКО. Также планируется создание порядка 2 тысяч мест накопления отходов. Напомним, в Нижегородской области 1 августа 2019 года начался первый этап перехода на раздельный сбор отходов.
Выбор сенсорных ведер Покупая «умную» урну, стоит обратить внимание на такие факторы, как: объем и форма емкости; материал изготовления; цвет. Например, для установки в угол можно подобрать урну цилиндрической или треугольной формы, а у стены — прямоугольной. Форма напрямую связана с другим фактором — принципом установки. Сенсорные ведра, в основном изготавливаются из нержавеющей стали с пластиковыми элементами черного цвета. Такое сочетание уже стало классическим, настолько естественно и гармонично оно выглядит.
Основатели компании Intuitive Хасан Мурад и Вивек Вьяс намерены создать крупнейшую базу данных типов отходов WasteNet, благодаря которой «Оскар» сможет распознавать категории отходов в любой точке мира. Пока в его базе — более миллиона изображений различных видов мусора. Разработчики утверждают, что правильная сортировка отходов на первичном этапе позволит направлять в компании по обработке вторсырья качественные материалы, которые могут быть обработаны на местном уровне, без необходимости отправлять отходы на переработку в Китай, Индонезию, Индию.
Затем крышка урны закрывается, камеры, датчики и ИИ идентифицируют предмет и помещают его в соответствующий внутренний контейнер. Весь процесс занимает от 3 до 5 секунд. На данный момент роботизированная урна Trashbot предназначена для больших объемов мусора и установки их в аэропортах, на автобусных станциях и торговых центрах. CleanRobotics планирует предложить на рынке меньшие версии робота, которые подойдут для размещения в офисах, кафе и даже частных домах В настоящее время компания привлекает инвестиции, чтобы сделать свои роботизированные мусорные баки более доступными.
Мусорное ведро скрестили с холодильником: получился новый кухонный гаджет
| Штука дня: умное мусорное ведро от Xiaomi само упакует отходы в мешок | Медиацентр СМИ о насКак нейросети помогают бороться с мусором в России. |
| «Видит» мусор насквозь: как работает аппарат для сортировки отходов от алтайских инженеров | Экологи начали выявлять нелегальные мусорные полигоны с помощью технологий искусственного интеллекта, в том числе геоаналитической платформы «Геометрия». |
| Урны сенсорные и механические - Официальный сайт KSITEX («Кситекс») | Смотреть все Мусорные ведра и баки Xiaomi. |
Роботизированная урна Trashbot автоматически сортирует мусор для переработки
Мультимедийные мусорные урны в Лондоне. Сенсорные вёдра для мусора от производителя в наличии 11 SKU Заказать онлайн из каталога Сима-ленд и оформить доставку вы можете по 8-800-234-1000. В ходе испытаний постепенно пришло небольшое разочарование: роботы не смогут заменить людей на сортировке первичного потока, то есть того мусора, который привезли мусоровозы. Как отметил Буров, на инфраструктуре регионального оператора установят датчики наполненности мусорных контейнеров, камеры на мусоровозы, камеры на объекты сортировки.
Birdhouse Мусорное ведро сенсорное, Умный контейнер-бак с крышкой, Автоматическая smart-урна
Существуют также складные мусорные ведра с сенсорной крышкой. «Семантический анализ морфологии мусора внутри московских баков для вторсырья показал, что их состав примерно аналогичен обычным бакам. Продолжает наш рейтинг сенсорных мусорных ведер Xiaomi Ninestars Stainless steel Sensor. Подробнее о сортировке мусора в России — в тексте «Ъ» «Экосбор ждет переработка». Рейтинг лучших сенсорных мусорных ведер по мнению экспертов и отзывам покупателей. Оцениваем объем, функционал, материалы, комплектацию, стоимость, репутацию бренда.
8 лучших сенсорных мусорных ведер
| Торчащие из контейнера ноги напугали жителей Кудрово. Оказалось — секс-игрушка | Финские инженеры сделали прорыв в проблеме переработки разных видов отходов, создав робота с искусственным интеллектом, который способен сортировать мусор. |
| Новинка - сенсорные урны. Удобно, гигиенично, недорого. | это современная и полезная вещь, которая должна быть в каждом современном доме. |
| Nevlabs: как мы используем искусственный интеллект в сфере сортировки мусора | Продолжает наш рейтинг сенсорных мусорных ведер Xiaomi Ninestars Stainless steel Sensor. |
| Управление отходами в Умном городе | Решение проблем с отходами с помощью Интернета вещей | сенсорные урны по доступной цене в каталоге Урны, контейнеры для мусора. Быстрая доставка по России. |
В Китае устанавливают камеры с системой распознавания лиц в мусорные баки. Зачем?
Как отметил Буров, на инфраструктуре регионального оператора установят датчики наполненности мусорных контейнеров, камеры на мусоровозы, камеры на объекты сортировки. Сенсорная урна заняла первое место в конкурсе юных изобретателей в СКО. Такие мусорные баки будут отслеживать уровень своего заполнения и передавать данные коммунальным службам.