Identificación y clasificación de residuos sólidos mediante procesamiento de imágenes e inteligencia artificial
Actualmente en Colombia, el incremento exponencial de la cantidad de residuos que cada individuo del hogar produce diariamente causa que los vertederos destinados para esto se encuentren a punto de cumplir con su vida útil, esto se debe a que un 78% de los colombianos no saben reciclar. Con el propó...
- Autores:
-
Ortiz Fonseca , Danna marcela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/6785
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6785
- Palabra clave:
- Residuos sólidos
Aprendizaje profundo
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023
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Actualmente en Colombia, el incremento exponencial de la cantidad de residuos que cada individuo del hogar produce diariamente causa que los vertederos destinados para esto se encuentren a punto de cumplir con su vida útil, esto se debe a que un 78% de los colombianos no saben reciclar. Con el propósito de proponer una estrategia para apoyar en la solución de esta problemática, se elabora un algoritmo que tiene como propósito ayudar a las personas del sector de reciclaje, hogares e industrias con la identificación y clasificación de los residuos producidos por ellos. Este algoritmo, se realizó mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo, en donde se encuentran tres tipos de modelos: denso, convolucional y convolucional con Drop Out. En estos modelos se aplican dos estados de activación que son sigmoidal y ReLu, y a su vez transforman imágenes de distintos tamaños a uno solo de 200x200 para una mejor lectura de los pixeles y se transforman a escalas de grises para una mejor obtención de los bordes. Como resultado, se obtienen precisiones del 81.7%, 78.9% y 78.7%, debido al entrenamiento y validación de 19.824 imágenes que fueron tomadas como muestra en la ciudad de Cúcuta, Colombia. |
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Este algoritmo, se realizó mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo, en donde se encuentran tres tipos de modelos: denso, convolucional y convolucional con Drop Out. En estos modelos se aplican dos estados de activación que son sigmoidal y ReLu, y a su vez transforman imágenes de distintos tamaños a uno solo de 200x200 para una mejor lectura de los pixeles y se transforman a escalas de grises para una mejor obtención de los bordes. Como resultado, se obtienen precisiones del 81.7%, 78.9% y 78.7%, debido al entrenamiento y validación de 19.824 imágenes que fueron tomadas como muestra en la ciudad de Cúcuta, Colombia.Resumen Introducción 1. Descripción del proyecto 1.1. Planteamiento del problema 1.2. Justificación 1.2.1. Beneficios tecnológicos 1.2.2. Beneficios económicos 1.2.3. Beneficios sociales 1.2.4. Beneficios institucionales 1.3. Objetivos 1.3.1. Objetivo general 1.3.2. Objetivos específicos 1.4. Limitaciones y delimitaciones 1.4.1. Limitaciones 1.4.2. Delimitaciones 2. Marco referencial 2.1. Antecedentes 2.2. Marco teórico 2.2.1. Contaminación ambiental 15 16 18 18 19 20 20 20 21 22 22 22 23 23 23 24 24 33 33 2.2.2. Contaminación natural 33 2.2.3. Contaminación artificial 2.2.4. Clasificación de los residuos 2.2.5. Inteligencia artificial (IA) 2.2.6. Procesamiento de imágenes digitales 2.2.7. Modelamiento de Redes Neuronales 2.2.8. Librerías 2.2.9. Conjunto de datos 2.2.10. Raspberry Pi 4 2.3. Marco legal 3. Diseño metodológico 3.1. Recopilación de información 3.2. Selección de tecnologías y zonas 3.3. Diseño del algoritmo 3.4. Pruebas de funcionamiento 4. Resultados 4.1. Estado del arte y selección de tecnologías 4.2. Selección de software 4.3. Selección de la tecnología de hardware 4.4. Visión computacional para identificación y clasificación de residuos 34 34 38 38 40 45 46 47 47 49 49 49 50 50 52 52 55 59 63 4.4.1. Algoritmo propuesto para redimensión, etiquetado y cambio de canal. 64 4.4.2. Redimensión de imágenes 4.4.3. Conversión a escala de grises 4.4.4. Modelo denso 4.4.5. Modelo CNN 4.4.6. Diseño del algoritmo y pruebas de rendimiento 4.4.7. Validación de algoritmo y herramienta de hardware 4.4.8. Clasificación de imágenes 4.4.9. Aciertos en las detecciones 4.4.10. Rendimiento del sistema 5. Conclusiones 6. Recomendaciones 7. Trabajos futuros Referencias Bibliográficas 65 66 66 67 69 83 87 90 94 99 101 102 103PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)116 páginas. ilustraciones,(Trabajo completo) 2.141 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería ElectrónicaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=4f76248e6d1368dbf692f577ca144fbeIdentificación y clasificación de residuos sólidos mediante procesamiento de imágenes e inteligencia artificialTrabajo 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_970fb48d4fbd8a85Residuos sólidosAprendizaje profundoConjunto de datosDetecciónResiduos sólidosAprendizaje profundoConvoluciónConjunto de datosAbdullah, L., Zulkifli, N., Liao, H., Herrera-Viedma, E., & Al-Barakati, A. 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