IDENTIFICATION OF SOLID WASTE IN URBAN AREAS WITH IMAGE PROCESSING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
DOI:
https://doi.org/10.24054/raaas.v13i1.2719Keywords:
Detection, solid waste, Deep learning, convolution, datasetsAbstract
Currently in Colombia, the exponential increase in the amount of waste that each individual household produces daily causes that the landfills destined for this purpose are about to fulfill their useful life, this is due to the fact that 78% of Colombians do not know how to recycle. With the purpose of proposing a strategy to support the solution of this problem, an algorithm is developed to help people in the recycling sector, households and industries with the identification and classification of the waste produced by them. This algorithm was developed using techniques based on deep learning, where there are three types of models: dense, convolutional, and convolutional with Drop Out. In these models two activation states are applied which are sigmoidal and ReLu, and in turn transform images of different sizes to a single 200x200 for a better reading of the pixels and are transformed to grayscales for a better obtaining of the edges. As a result, an accuracy of 80.5% is obtained, due to the training and validation of 12,872 images that were taken as a sample in the city of Cúcuta, Colombia.
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