向量数据库在智能垃圾分类中的应用

向量数据库结合 CLIP 与大模型,通过 embedding 技术与神经网络能力,构建垃圾分类体系,实现垃圾图像识别与分类指导。

垃圾数据的向量化需捕捉外观与材质特征:

· 垃圾图像 embedding:CLIP 模型提取垃圾的颜色、形状视觉特征,区分可回收、厨余等类型;

· 材质特征 embedding:将塑料、纸张等材质属性转为特征向量,关联分类标准;

· 分类知识 embedding:BGE 模型处理垃圾分类手册文本,提取分类规则语义。某环保企业采用该方案,使 embedding 识别准确率提升 35%。

向量数据库针对垃圾场景设计:

· 垃圾类型索引:基于 embedding 中的类别特征建立倒排索引,快速匹配分类类别;

· 大小形态索引:关联 embedding 与垃圾大小、形态,适配不同投放场景;

· 易混淆索引:标记易混垃圾的 embedding 特征,强化区分度。某智能垃圾桶品牌借此将分类响应延迟控制在 100ms 内。

在 “大模型 +神经网络” 流程中:

1. 垃圾图像经神经网络生成 embe dding;

1. 向量数据库召回相似垃圾 embedding 及分类结果;

1. 大模型整合结果生成分类指导。该系统使某社区的垃圾分类准确率提升 27%。