垃圾识别算法主要基于深度学习技术，对图像中的垃圾进行检测和分类。这些算法能够识别多种垃圾类型，如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾等，广泛应用于智能垃圾分类系统，提高垃圾处理效率和准确性。

行人检测算法利用计算机视觉，分析视频流或图像，准确识别并定位行人，广泛应用于智能监控和交通管理。

工地扬尘识别算法通过计算机视觉技术，实时监测工地扬尘情况，自动检测空气中的扬尘颗粒，提高环境监测效率。

渣土车未覆盖检测算法通过深度学习技术，实时分析图像，检测渣土车是否按规定覆盖，对未覆盖车辆进行识别和报警，提高城市管理效率。

皮带跑偏识别算法利用计算机视觉和深度学习技术，通过摄像头捕获传送带图像，分析边缘偏移，实时监测并预警皮带跑偏情况，保障工业生产安全。

大件垃圾识别算法通过分析监控视频，利用计算机视觉技术，自动识别并标记大件垃圾，如床垫、沙发等，及时预警，提升环境管理效率。

乱堆物料识别算法通过深度学习技术，自动检测识别散乱堆放物料，广泛应用于城市管理、建筑工地等场景，提高监管效率。

裸土识别算法利用图像处理技术，自动检测裸露土壤区域，评估覆盖情况，助力环境保护和城市规划。