四大垃圾分类查询工具评测 到底哪款好用

2019-07-18 11:17:14

  自从上海市正式实施了《上海市生活垃圾管理条例》,许多市民日常经常忙于辨别垃圾所属分类,垃圾分类是非常好的事情,但如何给垃圾正确分类则让人头疼,所有许多互联网APP纷纷上线了垃圾分类查询功能,那么小编这里对其中四款垃圾分类查询工具进行对比,看看哪款好用。

  ▲垃圾分类基本原则,图片来自:新浪上海

  什么垃圾

  平台:iOS

  打开方式:App Store 下载「什么垃圾」

  《什么垃圾》支持语音搜索和文字检索,界面简洁。语音搜索带来的便捷,可以稍稍为正在为垃圾分类而烦恼的人减轻点压力。

  主打的语音搜功能在主界面,屏幕中间显示语音转文字的结果,使用时按住下方按钮即可。在语音转文字成功后,松开手指,app 便呈现出所有相关的内容。

  它在搜索前,会进行相关内容的联想。比如,奶茶的杯子、珍珠、盖子等分类就不同,在垃圾分类时,联想出来所有的内容便能起到提示的作用。

  在呈现这些不同的垃圾时,会配合颜色分类,一眼便能区分出不同的垃圾类别。

  在测试中,只要是能被识别出来的垃圾,都进行了正确的分类。不过语音识别有时不太稳定,偶尔会出现无法转文字的情况。

  「什么垃圾」的开发者 Yoni 告诉 AppSo,首屏的「语音搜」接入的便是苹果的 Speech Framework,这也是 iOS 系统键盘语音输入所使用的技术,识别速度相当快,由于开发文档健全,因此开发起来很方便。

  垃圾分类助手

  平台:iOS

  打开方式:App Store 下载「垃圾分类助手」

  《垃圾分类助手》主打的是拍照识别功能。即使不进入 app,也可以在手机主页面,通过 3D Touch 的方式一键拍照识别垃圾。进入 app 后,全部的功能也一览无余,因此易用性很高。

  最上方的搜索栏可以直接搜索你想要分类的垃圾,app 会根据你输入的词语进行联想。

  再来看主打的拍照识别功能。由于这对 AI 识别的要求比较高,在测试时,珍珠奶茶就被误当成塑料瓶,判成了可回收垃圾。

  但在测试中,有害电池、纸、沙拉等都被成功被识别,并分类正确。

  所有识别过的垃圾都会呈现在「我的记录」,可以无限回顾。

  据小编了解,「垃圾分类助手」采用了苹果的 Core ML 进行人工智能建模,通过筛选出大量的不同垃圾分类的图片来进行训练,由于是在手机本地运行,因此反应速度非常快,随着学习样本数的提升,准确率也会进一步提高。

  垃圾分类指南

  平台:支付宝小程序

  打开方式:支付宝首页搜索「垃圾分类指南」

  不过比较可贵的是,你在输入主要垃圾信息之后,小程序能够自动进行联想,帮助你进行更精确的搜索。比如说我输入「小龙虾」后,小程序就自动联想出小龙虾壳、小龙虾头、小龙虾黄、小龙虾肉……

  垃圾分类向导

  打开方式:微信/支付宝首页搜索「垃圾分类向导」

  和《垃圾分类指南》小程序一样,《垃圾分类向导》小程序也支持搜索框输入查询。不过比前者更方便的是,它还支持语音识别(仅微信版)和拍照识别垃圾。

  ▲左为支付宝版,右为微信版

  单手按住麦克风图标即可进行语音识别,经测试语音识别准确度还是很高的,如果你正在整理垃圾,双手并不是那么空闲的话,那么这个功能将会极大地解放你的手。

  总的来说,这款小程序整体易用度还是比较高的,而相对的代价则是降低了识别准确度。

  淘宝扫一扫

  平台:淘宝

  打开方式:淘宝-扫一扫-顶部/底部 banner

  用过淘宝「拍立淘」功能的朋友肯定都领略过它强大的识别能力——无论是什么商品,它几乎都能迅速在淘宝上帮你找到相似的宝贝。因此这次我也对淘宝寄予了厚望。

  打开的方式非常方便,直接内嵌在了扫一扫里面,点击 banner 进入后,你需要把垃圾放到识别框中,然后拍照就进行 AI 识别。

  不过我发现,这玩意儿连塑料饮料瓶、用过的纸都识别不出来啊……真是巨失望。不过比较好的一点是,如果碰到它无法识别的物体,淘宝会请求你填写垃圾名称,帮助 AI 收集数据以便训练。而在手动输入垃圾名称后,也能告诉你该垃圾的正确分类。

  不知道是不是千千万万像我一样帮助填写名称的用户起了作用,再过一段时间我用淘宝扫一扫进行再次测试后,竟然都能识别出来了。

  并且连 AirPods 都能识别,不过没有标注物品名称,不知道是不是和淘宝的商品库数据进行了互通呢?

  如此看来,具有持续学习能力的淘宝扫一扫 AI 或许是一个非常不错的选择,因为它能够通过不断的用户学习变得越来越强大,也就能帮助你解决更多垃圾分类的难题。

  总的来说,目前体验较好的垃圾分类助手还是以专用 app 为主,准确率较高,使用体验也比较流畅。

  此外,部分语音助手也支持通过语音识别来进行垃圾分类,但识别率和准确率都有待提升,只能算是一个补充工具。

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