在环卫设备行业，垃圾桶分类图片的自动化识别是实现智慧环卫的关键环节。目前，主流的图像识别方案主要有三种：基于传统机器学习的HOG+SVM方案、基于卷积神经网络（CNN）的端到端方案，以及基于Transformer架构的视觉模型方案。从技术成熟度看，HOG+SVM方案依赖手工特征提取，在简单背景下的分类准确率可达85%，但对光照和遮挡敏感，部署成本最低。
CNN方案（如ResNet、MobileNet）优势在于特征自学习能力，在复杂场景下准确率普遍超过92%，且通过迁移学习可快速适配不同垃圾桶材质（塑料、金属、纸类）。其劣势在于模型体积较大，对嵌入式设备的算力要求较高，单次推理延迟约100ms。Transformer方案（如ViT）采用自注意力机制，在图像全局特征提取上表现最佳，准确率可达96%以上，但训练数据需求量级大（通常需百万级标注图片），且推理成本是CNN的3-5倍。
从行业适配性角度，若项目预算有限且场景单一（如室内分类），HOG+SVM性价比最高；若需部署于环卫车辆或智能垃圾箱的嵌入式终端，轻量级CNN方案（如MobileNetV3）在精度与功耗间取得最佳平衡；而Transformer方案更适合云端高精度识别系统。选型时还需考虑模型对垃圾桶分类图片中污损、形变等噪声的鲁棒性，建议优先测试方案在目标垃圾种类（如厨余、可回收物）上的实际表现，而非仅依赖公开数据集指标。