Implementación de un sistema de identificación de residuos sólidos utilizando un sistema asistende para la clasificación de basuras

La investigación se enfocó en desarrollar un asistente para la clasificación de residuos sólidos. Con esto se plantearon tres objetivos específicos: analizar las tecnologías a usar, evaluar las distintas alternativas de diseño y desarrollar un sistema asistente de clasificación usando aprendizaje computacional. La metodología se dividió en tres etapas, la creación del prototipo, el diseño del sistema de detección de residuos y el desarrollo del software. La primera etapa se centró en el diseño del hardware y software inicial. En la segunda, se implementaron modelos para la detección y clasificación de residuos. En la tercera etapa, se desarrolló una interfaz para gestionar el sistema. Los resultados mostraron que las tecnologías como la visión artificial son efectivas para la clasificación de residuos. Por otro lado, se evaluaron distintas alternativas de diseño, dando prioridad a precisión y rapidez. Finalmente, se construyó un prototipo funcional. Esta investigación destaca la importancia de las nuevas tecnologías y la educación ambiental para la gestión de residuos. Para concluir, el sistema auxiliar desarrollado demostró ser una herramienta útil para la correcta clasificación de residuos. La unión con las tecnologías avanzadas es un camino necesario para fomentar las practicas sostenibles y asi mismo proteger el medio ambiente.

• Autores: Flórez Bohórquez, Miguel Ángel; Peña Rios, Juan Carlos
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Córdoba
• Repositorio: Repositorio Institucional Unicórdoba
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/8386
• Acceso en línea: https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8386; https://repositorio.unicordoba.edu.co
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Reciclaje; Redes neuronales; Clasificación de residuos; Machine learning; Recycling; Neural networks; Waste classification
• Rights: openAccess
• License: Copyright Universidad de Córdoba, 2024