鹿兒島大學研究生院理工學研究科的加古真一郎教授和室屋龍之介、日本海洋研究開發機構（JAMSTEC）附加價值資訊創生部門的松岡大祐組長、九州大學應用力學研究所的磯邊篤彥教授等組成的研究團隊於7月10日宣佈稱，他們利用株式會社Pirica開發的智慧型手機應用程式「Pirica」的資料，開發出了一種將街道上的廢棄物數量（個數）按種類進行視覺化的系統。該系統讓普通市民參加資料收集，並以視覺化的形式展示清潔效果，有望推進各個街區的撿廢棄物活動和海洋污染防治工作。研究團隊希望更多的人能參與到這項撿廢棄物活動中來。
圖1 智慧型手機APP從影像中檢測出廢棄物的示例。「Pirika」能夠獲取位置資訊，可以在地圖上標出廢棄物的位置和數量（圖片引用自Kako et al., 2024, Fig.4，供圖：鹿兒島大學）。
新開發的系統透過將智慧型手機應用程式「Pirika」獲得的資訊與深度學習技術相結合，對街上的廢棄物進行視覺化和量化。
「Pirika」是一款允許客戶在撿廢棄物活動中，透過智慧型手機的攝影頭拍攝撿拾前的廢棄物以進行記錄和公開的APP，希望透過街道清潔活動的「視覺化」及客戶之間的交流，來促進撿廢棄物活動的普及。「Pirika」目前約在132個國家得到使用，累計撿拾廢棄物數量達3.6億個（截至7月）。任何人都可以在株式會社Pirika的網站上（https://corp.pirika.org/sns-pirika）下載並使用該應用。
據推測，海洋塑膠污染的80%是從街道流入海洋的生活垃圾。爲了減量這種污染，必須從掌握污染源——街道上丟棄的廢棄物的情況，並採取相應措施。
與此同時，儘管以往的街頭撿廢棄物活動能夠清除這些廢棄物，但還無法評價撿廢棄物活動對街道的持續美化做出了多大貢獻。
爲解決這些問題，研究團隊自2022年開始使用「Pirika」對街道上的廢棄物散落情況進行分析，並開發了相應的分析方法。
此次，研究團隊開發出一種透過基於深度學習技術的影像分析AI，對「Pirika」獲取的廢棄物照片中的廢棄物種類和數量進行定量評估的系統。
APP可以透過影像將散落的廢棄物分類爲空罐、煙霧頭、塑膠袋等6種類型，還可以進一步利用應用程式的GPS資訊，捕捉廢棄物的掉落位置，按類型記錄廢棄物的個數。據悉，儘管該系統難以識別食品包裝等複雜的形狀，但空煙霧盒等廢棄物即使形狀變形也能夠識別。
目前，哪裏有什麼樣的廢棄物，掉落了多少等資訊都可以在地圖上顯示。
爲使公衆更容易上手，「Pirika」只提供了有限的功能，但透過新開發的系統進行分析，仍能夠明確地掌握和評估清潔活動的效果。該系統預期有助於地方政府等機構制定減量街道廢棄物和防止廢棄物流入海洋的對應措施。
相關研究成果已於6月28日發表在國際學術期刊《Waste Management》的網路版上。
加古教授表示：「我們希望更多的人能參與到使用‘Pirika’的撿廢棄物活動中來，以驗證其效果。據推測，街道上的廢棄物最終會透過河流流入海洋。今後，我們的目標是利用遙感技術，如Web攝影機、無人航空載具、人造衛星等，實施對廣大地區内廢棄物數量的連續監測。透過結合手機APP的資訊，開發出能夠對各種廢棄物的行程進行追蹤的技術，就能夠定量地評估將哪裏的何種城市垃圾減量到什麼程度，能夠減量流入海洋的廢棄物。」
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：Waste Management
論文：Quantification of litter in cities using a smartphone application and citizen science in conjunction with deep learning-based image processing
URL：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956053X24003817?via%3Dihub
