En

Нейросеть поможет в утилизации мусора

Ученые Новосибирского государственного технического университета вместе с партнером из бизнеса разработали нейросеть для автоматического распознавания типа и объема мусора. Сейчас технология способна распознавать 8 основных классов мусора, в будущем планируется увеличить спектр определения до 30 видов. Следующим шагом в развитии проекта будет создание рекомендательной системы, которая поможет пользователям быстро найти компании, принимающие отходы, и заказать доставку мусора на переработку.
62 просмотров
Нейросеть поможет в утилизации мусора

Ученые Новосибирского государственного технического университета совместно с бизнес-партнером разработали нейросеть для интернет-платформы, облегчающей автоматический вывоз мусора. Нейросеть умеет распознавать тип и объем отходов, сообщили в пресс-службе вуза.

«На данный момент нейросеть с точностью до 98% может определять восемь самых распространенных классов мусора, в числе которых бумага, пластик, стекло, бытовые отходы и так далее. В дальнейшем разработчики планируют расширить диапазон работы нейросети минимум до 30 видов мусора»

Нейросеть будет составляющей платформы для сервиса по онлайн-отправке отходов на переработку. Этот сервис объединяет функционал как для «производителя» мусора, будь то обычный горожанин или юридическое лицо, желающего избавиться от отходов и заработать на этом, так и для «потребителей» мусора в лице перерабатывающих предприятий, нуждающихся в сырье. Уже существует портал, на котором можно вручную подобрать все необходимые параметры и оставить заявку: объем и тип мусора, способ и время доставки, а также пункт приема и утилизации.

Для создания модуля с автоматическим распознаванием мусора команда разработчиков приняла решение использовать нейронную сеть. По словам разработчиков, самым сложным этапом в работе является обучение нейросети на основе предоставленных примеров, в данном случае — фотографий отходов различных классов. Процесс «обучения» включает поиск и загрузку изображений различных отходов в базу данных, которые затем анализируются и запоминаются нейросетью, действие продолжается до достижения требуемой точности в определении содержимого на фотографии при последующей загрузке. Система также усложняется разнообразием форм и материалов, например, пластиковые и стеклянные бутылки иногда трудно различать.

«Для пользователя алгоритм будет следующим: в приложении необходимо сфотографировать отходы, нейросеть обработает каждое фото, определит тип и объем и автоматически внесет все данные в заявку. Внедрение функции распознавания в действующую платформу планируется уже в мае»

Перспективы

Следующий этап работы над проектом — рекомендательная система, которая поможет пользователю автоматизированно, за пару минут найти компанию, принимающую отходы, и автомобиль с курьером, который доставит груз в конечную точку. Данная система похожа на принцип работы приложений такси: достаточно сделать фото отходов, проверить правильность данных, внесенных нейросетью, и нажать «ОК». В указанное время отходы будут доставлены на предприятие для переработки.

Источник:

Поделиться материалом:

En