要約
今日、都市の適切な廃棄物管理は、緑豊かで清潔な環境を維持するための最大の関心事の1つである。自動廃棄物分別システムは、国の持続可能性を向上させ、循環経済を後押しするための実行可能なソリューションになることができます。本稿では、深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）と画像処理技術の分野でConvoWasteを使用したスマートオブジェクト検出アルゴリズムの助けを借りて、廃棄物を異なる部分に分別するマシンを提案する。本論文では、深層学習と画像処理技術を適用して廃棄物を正確に分類し、検出された廃棄物はサーボモータを用いたシステムの助けを借りて対応するごみ箱の中に入れられる。この機械は、各ビンに設置された超音波センサーとデュアルバンドGSMベースの通信技術を使って、ビンのゴミレベルやゴミでいっぱいになったビンをゴミ出しする時間に関して、担当当局に通知する機能を備えています。また、Androidアプリでシステム全体を遠隔操作し、自動化することで、分別されたゴミを目的の場所に捨てることができます。本システムを利用することで、廃棄物となるはずだった資源を再利用し、天然資源を活用し、製品として生まれ変わらせることができるようになります。このように、資源の最適化と抽出を行うことで、循環型経済の実現に貢献することができます。最後に、AI（人工知能）の技術的進歩の観点から、高い精度を保ちながら、低コストでサービスを提供できるよう設計されています。私たちはConvoWasteのディープラーニングモデルで98%の精度を得ることができました。
要約(オリジナル)
Nowadays, proper urban waste management is one of the biggest concerns for maintaining a green and clean environment. An automatic waste segregation system can be a viable solution to improve the sustainability of the country and boost the circular economy. This paper proposes a machine to segregate waste into different parts with the help of a smart object detection algorithm using ConvoWaste in the field of deep convolutional neural networks (DCNN) and image processing techniques. In this paper, deep learning and image processing techniques are applied to precisely classify the waste, and the detected waste is placed inside the corresponding bins with the help of a servo motor-based system. This machine has the provision to notify the responsible authority regarding the waste level of the bins and the time to trash out the bins filled with garbage by using the ultrasonic sensors placed in each bin and the dual-band GSM-based communication technology. The entire system is controlled remotely through an Android app in order to dump the separated waste in the desired place thanks to its automation properties. The use of this system can aid in the process of recycling resources that were initially destined to become waste, utilizing natural resources, and turning these resources back into usable products. Thus, the system helps fulfill the criteria of a circular economy through resource optimization and extraction. Finally, the system is designed to provide services at a low cost while maintaining a high level of accuracy in terms of technological advancement in the field of artificial intelligence (AI). We have gotten 98% accuracy for our ConvoWaste deep learning model.
arxiv情報
| 著者 | Md. Shahariar Nafiz,Shuvra Smaran Das,Md. Kishor Morol,Abdullah Al Juabir,Dip Nandi |
| 発行日 | 2023-02-06 18:08:33+00:00 |
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