Contenedores de reciclaje interactivos con IoT
La presente propuesta de proyecto de grado pretende contribuir a la enseñanza de la cultura del reciclaje, ser una fuente de información de la disposición y mejorar procesos de separación de residuos. El prototipo está encaminado a empresas que desean mejorar la recolección y aprovechamiento de resi...
- Autores:
-
Delgado Rodríguez, Daniel
Guerrero Figueroa, Juan Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/12344
- Acceso en línea:
- http://red.uao.edu.co//handle/10614/12344
- Palabra clave:
- Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
Residuos reciclables
Redes convolucionales
Deep learning
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Deep learning
Recyclable waste
Convolutional networks
Redes neurales (Computadores)
Sistemas interactivos (Computadores)
Basuras y aprovechamiento de basuras
Basuras y aprovechamiento de basuras
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La presente propuesta de proyecto de grado pretende contribuir a la enseñanza de la cultura del reciclaje, ser una fuente de información de la disposición y mejorar procesos de separación de residuos. El prototipo está encaminado a empresas que desean mejorar la recolección y aprovechamiento de residuos reciclables no peligrosos. Se desarrolla un sistema de identificación de residuos interactivo, su funcionamiento es el siguiente: el usuario le muestra el residuo (este proceso de identificación se realiza con una cámara) y en su interfaz muestra una imagen del residuo identificado. Después se ejecuta el proceso de apertura que permite al usuario ingresar el residuo al contenedor adecuado. Además, tiene la capacidad para detectar múltiples residuos y realizar el proceso anteriormente mencionado. Para la identificación del residuo a depositar se implementa una red neuronal convolucional en un ordenador de placa reducida de bajo costo. El sistema se desarrolla con hardware y software libre. Los programas y dispositivos con licencia pública general (GPL) permiten realizar mejoras a partir de nuevas actualizaciones que estén optimizadas u agreguen nuevas funciones. El uso de estas licencias paralelamente aporta información a estas comunidades que usan hardware y software libre, expandiendo sus aplicaciones |
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Solarte Astaiza, Zeida Maríavirtual::4651-1Delgado Rodríguez, Daniel5210d5e50cb3efc5ab1006af13aa55a0Guerrero Figueroa, Juan Fernandoebf8bc537f66c6b573917d1877939cafIngeniero en Electrónica y Telecomunicaciones2020-05-14T20:28:01Z2020-05-14T20:28:01Z2020-05-04http://red.uao.edu.co//handle/10614/12344La presente propuesta de proyecto de grado pretende contribuir a la enseñanza de la cultura del reciclaje, ser una fuente de información de la disposición y mejorar procesos de separación de residuos. El prototipo está encaminado a empresas que desean mejorar la recolección y aprovechamiento de residuos reciclables no peligrosos. Se desarrolla un sistema de identificación de residuos interactivo, su funcionamiento es el siguiente: el usuario le muestra el residuo (este proceso de identificación se realiza con una cámara) y en su interfaz muestra una imagen del residuo identificado. Después se ejecuta el proceso de apertura que permite al usuario ingresar el residuo al contenedor adecuado. Además, tiene la capacidad para detectar múltiples residuos y realizar el proceso anteriormente mencionado. Para la identificación del residuo a depositar se implementa una red neuronal convolucional en un ordenador de placa reducida de bajo costo. El sistema se desarrolla con hardware y software libre. Los programas y dispositivos con licencia pública general (GPL) permiten realizar mejoras a partir de nuevas actualizaciones que estén optimizadas u agreguen nuevas funciones. El uso de estas licencias paralelamente aporta información a estas comunidades que usan hardware y software libre, expandiendo sus aplicacionesThis draft grade proposal aims to contribute to the teaching of the culture of recycling, be a source of disposition information and improve waste separation processes. The prototype is aimed at companies that want to improve the collection and use of non-hazardous recyclable waste. An interactive waste identification system is developed, the operation is as follows: the user shows the residue (this identification process is given utilizing a camera) and on its interface shows an image of the identified residue. The opening process is then executed, allowing the user to enter the waste into the appropriate container. It also can detect multiple wastes and perform the above-mentioned process. For the identification of the residue to be deposited, a convolutional neural network is implemented on a low-cost reduced board computer. The system has been developed with free hardware and software. Programs and devices with general public license (GPL) allow improvements to be made from new updates that are optimized or add new features. The use of these licenses in parallel provides information to these communities that use free hardware and software, expanding their applicationsProyecto de grado (Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2020PregradoIngeniero(a) en Electrónica y Telecomunicacionesapplication/pdf97 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesResiduos reciclablesRedes convolucionalesDeep learningInternet of thing (IoT)Deep learningRecyclable wasteConvolutional networksRedes neurales (Computadores)Sistemas interactivos (Computadores)Basuras y aprovechamiento de basurasBasuras y aprovechamiento de basurasNeural networks (Computer science)Interactive computer systemsRefuse and refuse disposalContenedores de reciclaje interactivos con IoTTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85COMUNIDAD DE DESARROLLO TENSORFLOW. Tensorflow detection model zoo [en línea]. Repositorio oficial Api Tensorflow Object detection. [Consultado: 30 de noviembre de 2019]. Disponible en: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/ detection_model_zoo.md COLOMBIA. DECRETO 2676 DE 2002. --------. Gestión ambiental: residuos sólidos, guía para la separación en la fuente [En línea]. Norma técnica colombiana. 20 de mayo de 2009. [Consultado: 5 de marzo de 2019]. Disponible en: https://tienex.co/media/b096d37fcdee87a1f193271978cc2965.pdf --------. Guía de planeación estratégica para el manejo de residuos sólidos de pequeños municipios de Colombia [En línea]. Ministerio de vivienda, 2 de enero de 2017. [Consultado: 5 de marzo de 2019]. Disponible en: http://www.minvivienda.gov.co/Documents/Gu%C3%ADa%20de%20Manejo%20d e%20Residuos%202017.pdf ECOBOT. Página Oficial de Ecobot [En línea]. Santiago de Cali. [Consultado: 10 de junio de 2018]. Disponible en: http://www.ecobot.com.co/ El País. En Cali se generan 1700 toneladas diarias de residuos sólidos y solo se recicla el 10 % [En línea]. En: El País. Santiago de Cali. 17 de mayo de 2017. [Consultado: 10 de junio de 2018]. Disponible en: https://www.elpais.com.co/cali/ense- generan-1700-toneladas-diarias-de-residuos-solidos-y-solo-se-recicla-el- 10.html ESMARCITY. La plataforma Smart Waste lleva IoT y Big Data a la gestión de la recogida y el reciclaje de residuos [En línea]. España. 3 de mayo de 2018. [Consultado: 10 de junio de 2018]. Disponible en: https://www.esmartcity.es/2018/03/16/plataforma-smart-waste-lleva-iot-big-datagestion- recogida-reciclaje-residuos EVERLET A. y PASTOR J. Introducción al internet de las cosas [En línea]. 2013. 31 diapositivas. Disponible en: https://www.altairsmartworks.com/newFrontend/imgcarriots/ press_room/Construyendo_un_proyecto_de_IOT.pdfFUNDACIÓN DE LA INNOVACIÓN BANKINTER. El internet de las cosas. España: Accenture grupo editor S.A., 2011. 78 p. [Consultado: 5 de julio de 2019]. 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