Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente
Este trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema de clasificación de objetos para ser utilizado en un recolector de residuos inteligente, empleando técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Se crearon modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de identificar distintos obj...
Autores principales: | , , , , , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2023
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165929 |
Aporte de: |
id |
I19-R120-10915-165929 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I19-R120-10915-1659292025-02-06T14:20:42Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165929 Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente Pezet, Braian Osés, Lucía Cappelletti, Marcelo Ángel Salina, Mauro David Osio, Jorge Rafael Morales, Martín Alberto 2023-09 2023 2024-05-10T18:45:41Z es Ciencias Informáticas Machine Learning Deep Learning IoT sistema de reciclaje procesamiento de imágenes Este trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema de clasificación de objetos para ser utilizado en un recolector de residuos inteligente, empleando técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Se crearon modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de identificar distintos objetos reciclables en diferentes imágenes, en tiempo real. Se llevaron a cabo pruebas con clasificación binaria (reciclable - no reciclable) y clasificación multiclase (plástico, vidrio, metal, papel-cartón, orgánico, no reciclable). También se realizaron pruebas utilizando modelos pre-entrenados con aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. La implementación de estos modelos se llevó a cabo utilizando el lenguaje de programación Python, aprovechando el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. Como parte de la validación, se probó el modelo final en una aplicación (versión beta) desarrollada en Python, utilizando una mini computadora Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam). Este sistema permite analizar en tiempo real los fotogramas capturados por la cámara y aplicar el modelo de clasificación de manera instantánea, accediendo de esta manera a las coordenadas de dichos objetos en el fotograma para poder recolectarlos y separarlos para su posterior reciclaje. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 95-107 |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas Machine Learning Deep Learning IoT sistema de reciclaje procesamiento de imágenes |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas Machine Learning Deep Learning IoT sistema de reciclaje procesamiento de imágenes Pezet, Braian Osés, Lucía Cappelletti, Marcelo Ángel Salina, Mauro David Osio, Jorge Rafael Morales, Martín Alberto Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
topic_facet |
Ciencias Informáticas Machine Learning Deep Learning IoT sistema de reciclaje procesamiento de imágenes |
description |
Este trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema de clasificación de objetos para ser utilizado en un recolector de residuos inteligente, empleando técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Se crearon modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de identificar distintos objetos reciclables en diferentes imágenes, en tiempo real. Se llevaron a cabo pruebas con clasificación binaria (reciclable - no reciclable) y clasificación multiclase (plástico, vidrio, metal, papel-cartón, orgánico, no reciclable). También se realizaron pruebas utilizando modelos pre-entrenados con aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. La implementación de estos modelos se llevó a cabo utilizando el lenguaje de programación Python, aprovechando el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. Como parte de la validación, se probó el modelo final en una aplicación (versión beta) desarrollada en Python, utilizando una mini computadora Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam). Este sistema permite analizar en tiempo real los fotogramas capturados por la cámara y aplicar el modelo de clasificación de manera instantánea, accediendo de esta manera a las coordenadas de dichos objetos en el fotograma para poder recolectarlos y separarlos para su posterior reciclaje. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Pezet, Braian Osés, Lucía Cappelletti, Marcelo Ángel Salina, Mauro David Osio, Jorge Rafael Morales, Martín Alberto |
author_facet |
Pezet, Braian Osés, Lucía Cappelletti, Marcelo Ángel Salina, Mauro David Osio, Jorge Rafael Morales, Martín Alberto |
author_sort |
Pezet, Braian |
title |
Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
title_short |
Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
title_full |
Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
title_fullStr |
Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
title_full_unstemmed |
Técnicas de Deep Learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
title_sort |
técnicas de deep learning aplicadas a un sistema de clasificación de objetos para un recolector de residuos inteligente |
publishDate |
2023 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165929 |
work_keys_str_mv |
AT pezetbraian tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente AT oseslucia tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente AT cappellettimarceloangel tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente AT salinamaurodavid tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente AT osiojorgerafael tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente AT moralesmartinalberto tecnicasdedeeplearningaplicadasaunsistemadeclasificaciondeobjetosparaunrecolectorderesiduosinteligente |
_version_ |
1824075672534908928 |