随着技术的进步，计算机视觉在环境保护领域扮演着越来越重要的角色。它不仅可以帮助企业更高效地进行垃圾分类回收，还能监测森林火灾，保护野生动物等。本文将介绍六个与环境保护相关的开源计算机视觉数据集，这些数据集覆盖了从检测野火到根据包装上的回收标志对塑料进行分类等多种应用场景。
该项目类型为对象检测，主要针对塑料回收标志。数据集包含1.1K训练图像、108验证图像和55测试图像，所有图像均调整至416*416像素，并已应用增强和预处理。数据集中的不同符号类别用于收集、分类和清理塑料材料以供再利用。借助此数据集，开发者可以训练一个计算机视觉模型，负责妥善处理塑料废物。该模型可用于废物处理厂对进入的废物进行分类，或在产生大量废物的大型商店中用于回收。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("plastic_recycling")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
BIRDSAI数据集包含夜间人类和动物的图像，包括真实和合成视频。数据集包含15K训练图像、4.2K验证图像和2.1K测试图像，这些图像是在长波热红外场景中进行监视和空中智能的。该项目有助于基准测试算法，以在低光照场景中检测和跟踪人类和动物。这可以用于构建防止野生动物偷猎的系统、夜间入侵者检测系统、野生动物监测机器，并了解动物在夜间的行为模式。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("BIRDSAI")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
清洁数据集是一个用于防止乱扔垃圾和清理土地、水体和海滩上的塑料、玻璃或金属垃圾的图像数据集。数据集包含2.1K训练图像、265验证图像和264测试图像，所有图像均调整至320*320像素，以便更好地进行预处理和训练计算机视觉模型。使用此项目，可以构建一个工具，告诉特定垃圾应该放入哪个垃圾桶。在大规模应用中，这可以用于自动对废物处理设施中的垃圾进行分类。此工具还可以用于产生大量废物的企业，例如酒店或超市，以改进他们的回收程序。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("cleaned_dataset")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
垃圾检测数据集包含3.4K训练图像、348验证图像和227测试图像，这些图像是大量垃圾的图像，每张图像都拉伸至640*640像素。在该数据集上训练的模型有助于识别不同距离、深度和环境中的垃圾堆积。可以使用此模型构建一个计算机视觉模型API，该API可以连续使用嵌入式摄像头监控垃圾。地方政府可以使用此模型了解哪里需要更多的垃圾容器。例如，如果特定区域的垃圾堆积，那可能是需要在街上放置另一个垃圾箱的标志。此外，此模型可以由垃圾公司用于优化他们的垃圾收集程序。如果街道上的垃圾更多，但垃圾箱数量充足，那可能是现有垃圾箱已满的标志。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("garbage_detection")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
水下管道数据集包含5.6K训练图像、1.6K验证图像和779测试图像，这些图像是水下管道的图像，已应用自动定向和调整大小（416*416像素）。使用此数据集，可以构建一个实时计算机视觉系统，用于监控和控制水下管道基础设施。这对于管理水下管道的公司来说是一个重要的工具。例如，如果检测到管道泄漏，计算机视觉可以用来确定泄漏的确切位置。这可能会加快解决问题所需的时间。此外，计算机视觉可以用来审计旧管道的延伸，以通知官员当管道显示出可能很快泄漏的迹象时。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("underwater_pipes")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
野火烟雾数据集包含516训练图像、147验证图像和74测试图像，这些图像是野火烟雾的外观。该数据集可用于构建一个计算机视觉模型，能够检测森林火灾的最初迹象，并在火灾失控之前发送帮助。这支持对森林和野生土地进行24/7实时监控，消除了人们不断监控摄像头画面的需要。像这样的野火模型可以由林业局、消防部门和地方政府部署，作为野火的早期预警系统的一部分。越早发现火灾，就越容易控制。
# 示例代码：调用Roboflow的API进行模型性能测试
import roboflow
model = roboflow.loadmodel("wildfire_smoke")
detections = model.predict("path_to_your_image.jpg")
使用开源环境数据集进行计算机视觉
有许多环境挑战可以通过使用训练有素的计算机视觉模型至少部分解决。计算机视觉模型不仅可以帮助企业更高效地进行垃圾分类回收，还可以监测大片森林以识别火灾。上面提供的数据集是一个很好的起点，如果想尝试计算机视觉如何用于解决环境问题。甚至可以制作自己的模型来解决特定问题。