智能堆肥箱量化家庭食物浪费

Patrick Donnelly，计算机科学助理教授俄勒冈州立大学卡斯卡德工程学院是该项目的负责人，该项目已获得64万美元的资金。

唐纳利在一份声明中说:“在农业供应链的每一步，食物浪费都被跟踪、测量和量化。”“然而，衡量消费后食物浪费的方法成本高昂，耗时长，容易出现人为错误，而且不可行大规模使用。”

唐纳利和俄勒冈州立大学的同事工程学院的杰森·克拉克以及农业科学与教育学院的昆西·克拉克正致力于制造一种厨房堆肥容器，可以自动测量家庭食物垃圾。

Donnelly说:“我们正在调整我们的设计，以适应消费者当前的行为，使用垃圾公用事业公司通常分发的堆肥箱作为模板。”“当用户将可食用和不可食用的食物垃圾放入垃圾箱时，我们的设备会提示用户描述所存放的物品。然后，用户的笔记将被自动语音识别转录，并与物品的重量测量相关联。”

该设备还将收集食物垃圾的3D图像和传感器测量结果，从而形成一个“全新的数据集，使未来的研究人员能够并鼓励他们用计算机视觉来解决食物垃圾测量的问题。”

这项研究得到了食品与农业研究基金会和克罗格公司零饥饿零浪费基金会．据FFAR称，美国大约37%的食物浪费发生在家中。

平均每年，美国浪费的食物价值超过4000亿美元。唐纳利说，除了经济效率低下之外，垃圾还会产生大量的二氧化碳和甲烷。

“有一句熟悉的格言:你无法管理你不衡量的东西，”唐纳利说。“我们的目标是通过具体量化、测量和跟踪家庭消费者送去堆肥的食物数量，来激励未来减少浪费。”

作为该项目的一部分，研究人员将进行一项小型试点研究，该研究可能于2024年春季开始。

唐纳利说:“在我们设计完设备后，我们将把它们分发给研究参与者。”“初步研究的目的是测试这项技术，并为数据集收集测量数据和图像。”

唐纳利说，目前这类食物垃圾研究的方式是让一小群参与者手动称重他们的食物垃圾，并将测量结果记录在期刊上。

他说:“我们的解决方案将使这一过程完全自动化，使研究人员能够更准确、更有效地收集数据。”“我们的工作是开发完全自主的计算机视觉解决方案的第一步，该解决方案将使家庭能够跟踪他们产生的食物堆肥垃圾的数量和类型。通过这些个性化和数据驱动的干预措施，我们希望激发消费者反思并随着时间的推移改变他们在食物浪费方面的行为。”