Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de imágenes para la clasificación de objetos reciclables

Autores
Salina, Mauro David; Osio, Jorge Rafael; Cappelletti, Marcelo Ángel; Morales, Martín
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se realizó el modelado de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de clasificar distintas imágenes de objetos reciclables, estos modelos fueron probados con una clasificación binaria (reciclable-no_reciclable) y una clasificación multiclase (plástico-vidrio-metalpapel- carton, orgánico, no_reciclable). Además, se realizaron pruebas con modelos pre entrenados, utilizando aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. Estos modelos fueron implementados utilizando como lenguaje de programación Python, apoyándose en el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. El modelo final se probó en una aplicación (beta) implementada también en Python sobre un mini computador Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam) en donde se toman fotos y se aplica el modelo para realizar una clasificación en tiempo real.
Workshop: WASI – Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Machine learning
Deep learning
IoT
Sistema de reciclaje
Procesamiento de imágenes
Visión por computadora
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/130312
Acceder
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