論文の概要: Synchronized Object Detection for Autonomous Sorting, Mapping, and Quantification of Materials in Circular Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06821v2
• Date: Sat, 25 Jan 2025 12:13:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:01.880542
• Title: Synchronized Object Detection for Autonomous Sorting, Mapping, and Quantification of Materials in Circular Healthcare
• Title（参考訳）: 循環医療における材料の自動選別・マッピング・定量化のための同期物体検出
• Authors: Federico Zocco, Daniel R. Lake, Seán McLoone, Shahin Rahimifard,
• Abstract要約: 循環経済は、物質供給の不確実性と廃棄物発生の両面の削減の解決策として関心を集めている。 本稿では,固体材料の自律的ソート,マッピング,定量化が可能なリアルタイム同期オブジェクト検出フレームワークを提案する。 そこで我々は, シンクロマテリアルの概念を導入し, 材料ネットワークのノードコンパートメントとしてロボット廃棄物ソーターを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03121181235382
• License:
• Abstract: The circular economy paradigm is gaining interest as a solution to reducing both material supply uncertainties and waste generation. One of the main challenges in realizing this paradigm is monitoring materials, since in general, something that is not measured cannot be effectively managed. In this paper, we propose a real-time synchronized object detection framework that enables, at the same time, autonomous sorting, mapping, and quantification of solid materials. We begin by introducing the general framework for real-time wide-area material monitoring, and then, we illustrate it using a numerical example. Finally, we develop a first prototype whose working principle is underpinned by the proposed framework. The prototype detects 4 materials from 5 different models of inhalers and, through a synchronization mechanism, it combines the detection outputs of 2 vision units running at 12-22 frames per second (Fig. 1). This led us to introduce the notion of synchromaterial and to conceive a robotic waste sorter as a node compartment of a material network. Dataset, code, and demo videos are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 循環経済パラダイムは、材料供給の不確実性と廃棄物発生の双方を減らすソリューションとして関心を集めている。 このパラダイムを実現する上で大きな課題の1つは、一般に測定されていないものは効果的に管理できないため、材料を監視することである。 本稿では,固体材料の自律的ソート,マッピング,定量化が可能なリアルタイム同期オブジェクト検出フレームワークを提案する。 まず、実時間広帯域モニタリングのための一般的なフレームワークを導入し、数値的な例を用いて説明する。 最後に,提案手法を基盤とした第1の試作機を開発する。 プロトタイプは、吸気器の5つの異なるモデルから4つの材料を検出し、同期機構により、毎秒12〜22フレームで動作する2つの視覚ユニットの検出出力を結合する(図1)。 そこで我々は, シンクロマテリアルの概念を導入し, 材料ネットワークのノードコンパートメントとしてロボット廃棄物ソーターを考案した。 データセット、コード、デモビデオが公開されている。

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