論文の概要: Optimizing Waste Management with Advanced Object Detection for Garbage Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09975v2
- Date: Tue, 15 Oct 2024 02:13:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 03:53:37.604805
- Title: Optimizing Waste Management with Advanced Object Detection for Garbage Classification
- Title（参考訳）: ごみ分類のための高度物体検出による廃棄物処理の最適化
- Authors: Everest Z. Kuang, Kushal Raj Bhandari, Jianxi Gao,
- Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出によるゴミの分類のためのAIモデルの実装についてレビューする。
この研究は、YOLO V5がプラスチック、紙、ガラス、金属、段ボール、生分解性物質など、様々な種類の廃棄物を効果的に識別する方法を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995462
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Garbage production and littering are persistent global issues that pose significant environmental challenges. Despite large-scale efforts to manage waste through collection and sorting, existing approaches remain inefficient, leading to inadequate recycling and disposal. Therefore, developing advanced AI-based systems is less labor intensive approach for addressing the growing waste problem more effectively. These models can be applied to sorting systems or possibly waste collection robots that may produced in the future. AI models have grown significantly at identifying objects through object detection. This paper reviews the implementation of AI models for classifying trash through object detection, specifically focusing on using YOLO V5 for training and testing. The study demonstrates how YOLO V5 can effectively identify various types of waste, including plastic, paper, glass, metal, cardboard, and biodegradables.
- Abstract（参考訳）: ごみ生産とごみ処理は、環境問題に重大な影響を及ぼす世界的な問題である。
収集・選別による廃棄物処理は大規模に行われているが, 既存の手法は依然として効率が悪く, リサイクルや廃棄が不十分である。
したがって、AIベースの先進的なシステムを開発することは、成長する廃棄物問題により効果的に取り組むための労働集約的なアプローチである。
これらのモデルは、ソートシステムや、将来生産されるかもしれないゴミ収集ロボットに適用することができる。
AIモデルは、オブジェクト検出を通じてオブジェクトを識別する点で大きく成長している。
本稿では,オブジェクト検出によるゴミの分類のためのAIモデルの実装について概説する。
この研究は、YOLO V5がプラスチック、紙、ガラス、金属、段ボール、生分解性物質など、様々な種類の廃棄物を効果的に識別する方法を実証している。
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