基于视觉的局部建筑和拆除废物的体积估算

《Waste Management》：Vision-based volumetric estimation of localized construction and demolition waste

建筑垃圾逆向供应链上游操作优化：基于消费级设备的视觉自动化量化框架提出，融合改进RANSAC算法、多视图分类模型及德劳内三角剖分法实现小规模CDW快速精准体积估算，实验室与实地测试验证其91.03%识别准确率及8.97%体积误差，11分钟端到端处理效率，为上游回收调度提供技术支撑。

　　在当今快速城市化的背景下，建筑与拆除废弃物（Construction and Demolition Waste, CDW）的产生量迅速上升，对环境和社会管理提出了严峻挑战。CDW不仅影响城市空间的利用，还对生态环境造成负担，因此对其数量进行准确估算对于优化整个CDW逆向供应链（Reverse Supply Chain, RSC）的上游操作至关重要。然而，现有的研究多集中于RSC的下游操作，如废弃物的分类、回收和处理，通常依赖于昂贵且不便于携带的设备，通过半自动化的流程对大规模废弃物堆进行量化。这种做法虽然在某些场景下有效，但在面对上游操作时，例如对城市环境中分散、小规模的CDW进行快速和准确的估算，却显得不够灵活和高效。

本文提出了一种基于视觉的全新框架，旨在解决上述问题。该框架利用消费级成像设备，实现对小规模、局部CDW的自动化、快速和精确的体积估算。相较于传统的高成本设备，该框架的设计更加注重实用性，使得在实际应用中能够更容易部署和操作。其核心在于融合了一种创新的分割技术，该技术结合了地面平面识别和聚类处理。地面平面识别采用了对随机样本一致性（Random Sample Consensus, RANSAC）算法进行规则性改进的方法，以更高效地定位地面基准，从而提高整体分割的准确性。随后，通过聚类算法对识别出的废弃物堆进行分类，以区分不同类型的废弃物。

为了实现对废弃物堆的识别，本文还开发了一种基于ResNet-50架构的多视角分类模型（Multi-View Classification Model, MVCM）。该模型能够准确识别CDW堆与其他物体的差异，提高了分类的效率和可靠性。MVCM在3500张图像数据集上进行了训练和验证，取得了高达0.97的F1分数，表明其在识别任务上的出色表现。此外，为了估算废弃物堆的体积，本文引入了一种基于Delaunay三角剖分的方法，该方法能够通过点云数据构建三维模型，并据此计算出废弃物堆的体积。

该框架的开发和验证基于一个包含184次扫描的庞大数据集，这些扫描既包括实验室环境，也涵盖了实际的现场情况。通过对这些数据的分析，本文展示了该框架在实际应用中的可行性。例如，在现场测试中，该框架处理了8次复杂的现场扫描，这些扫描包括CDW堆和常见建筑材料堆。通过这些测试，验证了框架在实际环境中的鲁棒性和准确性。实验结果显示，该框架的体积估算误差率仅为8.97%，与人工测量相比，具有显著的提升。同时，该框架的整个处理过程仅需11分钟，展示了其在处理效率上的优势。

本文的研究成果不仅在理论上具有重要意义，而且在实践中也展现出广泛的应用价值。随着城市化进程的加快，CDW的管理问题日益突出，而传统的废弃物管理方式往往难以满足现代城市对高效、可持续管理的需求。因此，本文提出的框架为CDW管理提供了一种新的技术手段，有助于提升上游操作的效率和准确性，从而优化整个逆向供应链的运行。该框架的自动化特性使其能够在各种复杂环境中快速完成废弃物堆的识别和体积估算，为城市管理者提供了强有力的支持。

此外，本文还强调了技术在CDW管理中的重要性。近年来，越来越多的研究指出，数据科学、自动化和计算机视觉等技术在CDW管理中扮演着关键角色。例如，一些研究利用卫星图像识别非法倾倒点和垃圾填埋场，另一些则通过摄像头和传送带上的自动分类系统实现对废弃物的高效处理。然而，这些技术大多集中在下游操作，而对上游操作的关注相对较少。因此，本文的研究填补了这一空白，为CDW管理的上游环节提供了新的解决方案。

在实际应用中，该框架的效率和准确性使其成为一种极具潜力的工具。传统的废弃物估算方法往往需要人工参与，不仅耗时费力，而且容易受到主观因素的影响。相比之下，本文提出的基于视觉的自动化框架能够在短时间内完成大规模的数据处理，从而显著提高估算效率。此外，该框架的高精度表现也为其在实际中的广泛应用奠定了基础。通过减少人工干预，该框架能够降低管理成本，提高废弃物处理的可持续性，为城市环境保护和资源循环利用提供有力支持。

本文的研究还表明，技术的进步能够为传统行业带来新的机遇。在CDW管理领域，许多国家已经建立了专门的收集中心，以提高废弃物的回收率。然而，这些中心在实际运行中仍面临诸多挑战，例如废弃物的分散性和不规则性，以及收集过程中的不确定性。本文提出的框架能够有效解决这些问题，使得废弃物的收集和运输更加高效和可控。同时，该框架的低成本和便携性也使其更适合在资源有限的地区推广和应用。

从技术角度来看，本文的创新点在于其对地面平面识别和废弃物堆分类的优化。传统的地面平面识别方法通常依赖于复杂的算法和昂贵的设备，而本文通过规则性改进RANSAC算法，使得地面平面的识别更加高效和准确。这一改进不仅降低了计算成本，还提高了处理速度，使得整个框架能够在短时间内完成大量数据的处理。此外，通过结合聚类处理和多视角分类模型，该框架能够更精确地识别废弃物堆，并对其进行分类，从而为后续的体积估算提供可靠的数据支持。

在数据处理方面，本文采用了多视角分类模型（MVCM）作为核心工具，该模型基于ResNet-50架构，能够在不同视角下准确识别CDW堆。MVCM的训练和验证过程充分考虑了实际应用中的各种情况，确保了模型的泛化能力和适应性。通过对3500张图像的处理，MVCM不仅实现了高精度的分类，还展示了其在实际场景中的强大处理能力。这一成果为未来CDW管理技术的发展提供了重要的参考和方向。

从实际应用的角度来看，本文提出的框架能够显著提升CDW管理的效率和可持续性。传统的废弃物估算方法往往需要大量的时间和人力，而本文的框架通过自动化处理，使得这一过程更加高效。此外，该框架的高精度表现也确保了估算结果的可靠性，为决策者提供了科学依据。在实际操作中，该框架能够快速识别废弃物堆，并估算其体积，从而帮助管理者更好地规划废弃物的收集和运输路线，减少资源浪费，提高回收效率。

本文的研究成果不仅适用于CDW管理，还可能对其他类型的废弃物管理产生积极影响。例如，在其他类型的固体废弃物管理中，自动化识别和估算技术同样具有重要的应用价值。因此，本文提出的框架可以被视为一种通用的解决方案，适用于多种废弃物管理场景。通过不断优化和改进，该框架有望在未来成为废弃物管理领域的重要工具，为实现更高效、更环保的资源循环利用提供技术支持。

此外，本文的研究还揭示了CDW管理中存在的主要问题。一方面，CDW的产生量巨大，给环境带来了沉重的负担；另一方面，现有的回收率仍然较低，这与上游操作的不完善密切相关。因此，提升上游操作的效率和准确性成为解决这一问题的关键。本文提出的框架正是针对这一需求而设计，其自动化和高效性的特点使其能够在实际应用中发挥重要作用。

在技术实现上，本文框架的设计充分考虑了实际操作的便利性和可行性。通过使用消费级成像设备，该框架避免了对昂贵设备的依赖，使得技术的应用更加广泛。此外，其处理流程的模块化设计也使得各个步骤可以独立优化，从而提高了整体系统的灵活性和可扩展性。这种设计思路不仅适用于当前的研究，也为未来的技术改进提供了方向。

从研究方法来看，本文采用了系统性的研究策略，包括数据采集、模型开发、实验验证和实际应用等多个阶段。通过实验室和现场的双重验证，确保了框架的可靠性和适用性。同时，通过对比不同模型的性能，进一步优化了框架的各个组件，使其在实际应用中能够达到最佳效果。这种系统性的研究方法为未来相关研究提供了重要的参考，有助于推动CDW管理技术的进一步发展。

总的来说，本文的研究为CDW管理提供了一种全新的解决方案，其基于视觉的自动化框架在准确性和效率方面均表现出色。通过结合地面平面识别、聚类处理和多视角分类模型，该框架能够有效解决小规模、局部CDW的估算难题，为优化逆向供应链的上游操作提供了强有力的支持。随着技术的不断进步，这种基于视觉的自动化框架有望在未来得到更广泛的应用，为实现更高效、更环保的资源循环利用做出贡献。