智能垃圾分类监管平台-政务服务
2025-10-10 22:37:07
行业：人工智能、企业服务(saas)
载体：云服务/云平台、硬件
技术：Java、Python、Electron、Vue
业务和功能介绍
业务：实现一体化智能垃圾识别系统+云平台监管模式，实现远程监管控制智能垃圾分类设备，通过AI识别算法，分拣标记生活小区居民是否按规定进行垃圾分类，运用运营策略+科学数据支持决策，引导居民提高生活垃圾分类的能力。
功能介绍：
1.硬件部分：不同类型的智能垃圾分类设备，支持按项目定制硬件功能，主要包含：易腐垃圾AI识别能力、自动报警能力、自动称重能力、满桶预警、定时开关、远程操控、设备自检等。
2.软件部分：一个平台，主要分为：权限管理系统、设备管理系统、运营管理系统、统计分析系统、数智驾驶舱系统。
2.1 权限管理，实现RABC权限控制，实现数据隔离，支持为不同租户设定权限分组。
2.2 设备管理系统，管理所有的智能垃圾分类设备，实现IOT远程控制（远程开机、配置下发、桶配置、人脸下发、卡号下发）、监控设置（绑定定位摄像头、在线观看、识别区域在线绘制）。
2.3 运营管理系统，主要有基础设置（小区、点位、IC卡、居民人脸信息、房号）,运营设置（项目管理、员工管理、投票管理）、宣传管理（任务分配、宣传记录）、投放数据（投放记录、投放记录审核、违规记录、回收记录）、积分管理（自定义积分规则、积分记录、兑换物品管理）、考核管理、监控管理、运营工具。
2.4 统计分析系统：主要有数据统计、数据分析、运营考核、运营分析报告。
2.5 驾驶舱：户数统计、四分类分布、减碳量、参与率排行、易腐垃圾准确率排行。
功能介绍：
1.硬件部分：不同类型的智能垃圾分类设备，支持按项目定制硬件功能，主要包含：易腐垃圾AI识别能力、自动报警能力、自动称重能力、满桶预警、定时开关、远程操控、设备自检等。
2.软件部分：一个平台，主要分为：权限管理系统、设备管理系统、运营管理系统、统计分析系统、数智驾驶舱系统。
2.1 权限管理，实现RABC权限控制，实现数据隔离，支持为不同租户设定权限分组。
2.2 设备管理系统，管理所有的智能垃圾分类设备，实现IOT远程控制（远程开机、配置下发、桶配置、人脸下发、卡号下发）、监控设置（绑定定位摄像头、在线观看、识别区域在线绘制）。
2.3 运营管理系统，主要有基础设置（小区、点位、IC卡、居民人脸信息、房号）,运营设置（项目管理、员工管理、投票管理）、宣传管理（任务分配、宣传记录）、投放数据（投放记录、投放记录审核、违规记录、回收记录）、积分管理（自定义积分规则、积分记录、兑换物品管理）、考核管理、监控管理、运营工具。
2.4 统计分析系统：主要有数据统计、数据分析、运营考核、运营分析报告。
2.5 驾驶舱：户数统计、四分类分布、减碳量、参与率排行、易腐垃圾准确率排行。
项目实现
开发周期：8个月
项目成员：项目经理、研发经理、产品经理、UI设计师、前端开发工程师、后端开发工程师、移动开发工程师、AI开发工程师、测试工程师、实施工程师、运营成员。
项目实现：
1.基于易腐垃圾的AI识别能力，对规定的非易腐垃圾种类识别准确率95%以上。
2.实现智能终端设备IOT远程控制能力、支持无望模式工作。
3.搭建一个智能的垃圾分类监管平台，集权限管控、设备管控、监控管控、运营、考核、统计分析为一体的智能化服务系统。提高了居民生活垃圾分类能力，为城市环境建设贡献了力量。
项目成员：项目经理、研发经理、产品经理、UI设计师、前端开发工程师、后端开发工程师、移动开发工程师、AI开发工程师、测试工程师、实施工程师、运营成员。
项目实现：
1.基于易腐垃圾的AI识别能力，对规定的非易腐垃圾种类识别准确率95%以上。
2.实现智能终端设备IOT远程控制能力、支持无望模式工作。
3.搭建一个智能的垃圾分类监管平台，集权限管控、设备管控、监控管控、运营、考核、统计分析为一体的智能化服务系统。提高了居民生活垃圾分类能力，为城市环境建设贡献了力量。
示例图片视频
相似推荐
基于深度学习和策略融合的地址智能解析与地理编码服务平台
1、立项背景和目标
随着业务规模扩大，地址解析、匹配及地理编码请求量激增，传统单一算法难以兼顾准确性与效率。为应对高并发场景下的地址理解需求，本项目旨在构建一套集深度学习、策略融合与离线训练于一体的地理信息处理平台。目标是通过工程化手段打通数据标注、模型训练、在线推理与质量校验全链路，在保证高可用性的同时，支持策略快速迭代与A/B测试，最终提升地址匹配、标准化及搜索服务的准确率与响应速度。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
系统核心功能包括地址匹配、地址解析、地址标准化及地点搜索（Place Search）。在模块划分上，应用层提供Geocoding服务接口；策略模块负责前处理、模型请求及初始化；深度学习层基于TensorFlow Serving和PyTorch进行模型推理；底层服务通过负载均衡与流量控制支撑高并发。此外，离线训练模块涵盖数据标注、特征工程与增量训练；线上汇聚模块负责异常检测与排序结果校验；GPU私有云支撑BERT等离线AI分析任务。
3、业务流程、功能路径描述
典型业务流程如下：用户发起地址匹配请求后，请求经接入层负载均衡分发至策略模块，策略模块先进行地址解析与前处理，随后调用深度学习模型（TensorFlow/PyTorch）进行推理，返回标准化地址及匹配结果。同时，线上调用记录存入历史库，质量校验模块通过ES日志对空值、偏差及排序结果进行检测。异常数据回流至离线训练链路，经过人工标注、数据格式转换及增量训练后，更新至在线模型服务，形成"请求→推理→校验→回流→迭代"的闭环流程。
伦敦证券交易所集团-基于AWS和机器学习的产品数据业务增强-ESG
立项背景&目标：
1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化
2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本
3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量
业务流程：
1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3
2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3
3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核
4.合格的业务数据存放到本地数据库
基于CVAE人脸图像生成
基于条件变分自编码器（CVAE）的人脸图像生成技术深入。
通过构建CVAE模型，对人脸数据集进行预处理后开展模型训练，采用重构损失与KL散度以及二者结合的总损失函数，通过ReLU优化算法进行优化，以及梯度裁剪提升训练的稳定性和收敛性，最后通过网格图像以及FID对生成的图像进行评估。
该模型在生成人脸图像质量和多样性方面表现良好，能够有效实现人脸属性编辑、人脸合成等应用。
南航AI问数平台1.0-AI问数平台
1.依托已有的数据中台，对航班运营数据（航班、客票、成本、补贴等），进行汇总、清洗后，提供AI问数的功能；
2.支持各部门各层级业务人员通过自然语言，查询其权限范围内的数据，并形成表格及数据统计图；
3.一期完成了多轮问数、报表自定义、推荐问题、编辑个人指标、问答评分等功能。
房产数据平台-城市房产
为响应智慧城市建设、房地产行业数字化转型需求，解决传统房产交易信息不透明、流程繁琐、供需匹配低效、监管难度大等痛点，特立项打造城市房产平台。平台核心目标是构建“数据一体化、业务一体化”的智慧房产服务体系，整合城市房产全链条资源，实现房源真实可溯、交易高效便捷、监管精准有力，为市民、房产从业者、监管部门提供全方位服务，推动城市房地产市场规范健康高质量发展，助力数字住房建设落地。除核心房产平台业务外，公司另一大块核心业务为数据服务，重点面向银行、政府等机构提供专业数据评估服务，为银行房贷审批、风险管控提供房产价值、产权资质等精准数据评估支撑，为政府房地产市场调控、政策制定提供权威数据参考。平台整体涵盖基础服务、核心交易、监管辅助、增值服务四大类软件功能，核心模块包括房源管理、交易服务、智能匹配与搜索、监管与数据分析、增值服务：房源管理模块实现房源全生命周期管理，通过OCR识别、人脸识别等技术核验房源真实性，生成“一房一码”，杜绝虚假房源；交易服务模块贯通新房、二手房、租赁全场景，提供在线预约看房、电子合同签署、交易资金托管等服务，保障交易安全高效；智能匹配与搜索模块支持多维度筛选和个性化推荐，结合地图功能直观展示房源及周边配套；监管与数据分析模块为监管部门提供实时监控、违规核查功能，为运营者提供数据支撑，同时也为公司数据服务业务积累核心数据资源；增值服务模块整合金融、法律、家装等服务，实现“一站式”闭环。平台业务流程围绕“房源录入—核验—展示—匹配—交易—监管”全链路形成闭环，房源供给端录入信息并完成核验后上架，用户通过平台找房、预约看房，达成意向后签署合同、办理资金托管，交易完成后更新房源状态并提供后续增值服务，全程支持用户举报反馈，保障业务规范。核心功能路径清晰，涵盖房源管理、用户找房交易、监管数据分析、增值服务四大路径，各环节衔接顺畅，全面满足不同用户群体的核心需求，同时与公司数据服务业务形成协同，推动房产服务与数据服务双赛道数字化、智能化升级。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服