搭把手
宁波搭把手生态数字科技有限公司是一家基于城市生活垃圾智慧感知设备研发，提供城市固废全流程数字化、智慧化治理方案的技术型公司。
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EasyDL助力宁波“智能垃圾分类”推进“塑料减排”
价值成果
在仅有1个算法工程师的情况下，利用飞桨EasyDL快速构建AI能力打造垃圾分类监管平台，拿下了宁波市“智能垃圾分类”项目，已落地多个小区，助力宁波完善了垃圾分类体系。
案例故事
核心诉求
厨余垃圾项目复杂、难度大，单一识别无法满足
缺：
1、有效样本采集难度大
2、需要识别的目标种类繁多
3、地域的不同，季节的不同，种类随之变化
漏：
1、由于形态原因该识别的其他垃圾未被正确识别
2、目标所处环境参数多变
误：
大轮廓的厨余垃圾会被误识别。饭团、西瓜、纸巾等难以分辨。
公司项目面临三重挑战
1、人
开发人员不足，标注人员工作量大
2、钱
训练服务器建设成本高，标注外包费用高
3、时间
样本需求量大、采集周期长，模型转换、部署麻烦；耗费时间精力大，开发周期长
缺：
1、有效样本采集难度大
2、需要识别的目标种类繁多
3、地域的不同，季节的不同，种类随之变化
漏：
1、由于形态原因该识别的其他垃圾未被正确识别
2、目标所处环境参数多变
误：
大轮廓的厨余垃圾会被误识别。饭团、西瓜、纸巾等难以分辨。
公司项目面临三重挑战
1、人
开发人员不足，标注人员工作量大
2、钱
训练服务器建设成本高，标注外包费用高
3、时间
样本需求量大、采集周期长，模型转换、部署麻烦；耗费时间精力大，开发周期长
解决方案
算法加持，寻求效果提升。从数据到模型训练、调优，精度有效提升。
1、样本收集
现场照片上传，挑选适合训练的图片
图像处理人员对图片进行删选，选出适合学习的图片
数据处理，去雾处理，过曝处理
小样本数据增强
1、样本收集
现场照片上传，挑选适合训练的图片
图像处理人员对图片进行删选，选出适合学习的图片
数据处理，去雾处理，过曝处理
小样本数据增强
2、标注上传
运用飞桨EasyDL平台进行智能标注
审核标注完的图片并上传至训练服务器
运用飞桨EasyDL平台进行智能标注
审核标注完的图片并上传至训练服务器
3、模型训练与部署
定时自动训练，并产生模型
模型调参，训练中及时跟进日志调整参数
根据评估报告进行数据调优和模型调优，准确率已能达到94%左右
调优完成，达到预期的效果后进行部署
定时自动训练，并产生模型
模型调参，训练中及时跟进日志调整参数
根据评估报告进行数据调优和模型调优，准确率已能达到94%左右
调优完成，达到预期的效果后进行部署
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