垃圾堆积视频监测利用现场已有的监控摄像头，垃圾堆积视频监测通过人工智能AI视觉分析技术自动识别小区垃圾桶、街道、马路、路口是否有垃圾堆放、垃圾桶满溢等情况。一旦检测到垃圾堆放、垃圾桶满溢、垃圾暴露等情况，系统会自动截图并发出告警消息，提醒管理人员及时处理。与传统的人力巡查相比，这种监测方案具有明显的优势。首先，它能够实现24小时不间断的监测，弥补了人力巡查工作时间上的限制。其次，该方案支持识别地面上垃圾袋、破损纸箱、废旧家具等中大体积的垃圾堆放，提高了监测的准确性和全面性。最后，这种监测方案能够极大提高管理效率，减轻管理人员的工作负担。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。
YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。
在当今社会，环境保护已经成为我们生活中不可或缺的一部分。然而，由于种种原因，垃圾堆积问题仍然是一个棘手的问题。为了解决这个问题，基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的垃圾堆积视频监测方案应运而生。在实际应用中，该监测方案已经在多个小区和街道得到应用，取得了良好的效果。例如，在某小区应用该方案后，管理人员能够及时发现并处理垃圾堆积问题，小区的环境得到了明显改善。此外，在某商业街应用该方案后，街道的整洁度也得到了提高，赢得了市民的好评。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)
垃圾堆积视频监测方案基于AI人工智能机器视觉分析识别技术的具有高效、准确、全面的优点，能够极大提高管理效率，改善环境质量。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，相信这种监测方案将会在未来的环境保护工作中发挥更加重要的作用。对监控视频进行实时分析，能实时实时侦测城市垃圾站、小区、公共场所等各种垃圾桶异常情况，对垃圾暴露进行检测识别与告警，帮助环卫智能升级，大大提升了城市市容市貌与环境卫生管理。