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.
Downloads
References
Alfeehan, A., Mohammed, M., Jasim, M., Fadehl, U., Habeeb, F., Alfeehan, A., Mohammed, M., Jasim, M., Fadehl, U., & Habeeb, F. (2020). Utilización de desechos metálicos industriales en los paneles de hormigón armado nervados unidireccionales. Revista Ingeniería de Construcción, 35(3), 246–256.
https://doi.org/10.4067/S0718- 50732020000300246
Alonso, L., Castellanos, L. y Meseguer, O. (2020). Efectos alelopáticos de residuos de Sorghum Halepense (l.) sobre dos arvenses dicotiledóneas en condiciones de laboratorio. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 11(1). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i1.3 54
Batista, C. R. y Urquiza, R. I. (2018). Experiencias de la Universidad Antonio Nariño, Sede Tunja, en el aprovechamiento de las fuentes de energia renovable. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 9(2). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v9i2.406
Benito, J. F., Escobar, M. A. H., & Villaseñor, N. R. (2019). Conservación en la ciudad: ¿Cómo influye la estructura del hábitat sobre la abundancia de especies de aves en una metrópoli latinoamericana? Conservation in the city: How does habitat structure influence the abundance of individual bird species in a Latin American metropolis? In Gayana (Vol. 83, Issue 2).
Bonilla, C. A., Rubio, Y. M. y Bonilla, S. A. (2021). Afectación por derrames de crudo ocasionados por acciones subversivas al oleoducto Caño Limón Coveñas. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 12(2). https://ojs.unipamplona.edu.co/index. php/aaas/article/view/2572
Castellanos, L., Serrano, S. y Becerra, W. M. (2020). Preferencia por morfoespecies de babosas en diferentes cultivos y ambientes del municipio Pamplona, Norte de Santander. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 11(1). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i1.3 56
Castellanos, L. y Baldovino, A. L. (2021). Enfermedades foliares más importantes del cultivo de la fresa en la zona de Pamplona. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 12(1). DOI: https://ojs.unipamplona.edu.co/index. php/aaas/article/view/2569/3133
Chandan, G., Jain, A., Jain, H., & Mohana. (2018). Real Time Object Detection and Tracking Using Deep Learning and OpenCV. Proceedings of the International Conference on Inventive Research in Computing Applications, ICIRCA 2018, Icirca, 1305–1308. https://doi.org/10.1109/ICIRCA.2018. 8597266
Chauhan, R., Ghanshala, K. K., & Joshi, R.C. (2018). Convolutional Neural Network (CNN) for Image Detection and Recognition. ICSCCC 2018 - 1st International Conference on Secure Cyber Computing and Communications, 278–282. https://doi.org/10.1109/ICSCCC.2018.8703316
Corponor. (2020). Plan de Acción 2020-2023.
Corvacho Ponce, C. de J., Hernández Reyes, A., & Jiménez Barriosnuevo, M. del C. (2022). Reciclaje tecnológico en Colombia: Reto desde las instituciones educativas. CienciaMatria, VIII(3), 1–13. https://doi.org/10.35381/cm.v8i3.930
Flórez, M. A., Mosuqera, J., Ramón, J. D. y Caballero, J. E. (2019). Análisis de la contaminación de ruido generada por el flujo vehicular en el casco urbano del municipio de Chinácota, Norte de Santander. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 10(2). DOI: https://doi.org/10.24054/19009178.v2.n2.2019.3964
Guerrero, J., Hernández, B. y Castellanos, L. (2021). Calidad del agua para sistemas de riego en Colombia. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 12(2). https://ojs.unipamplona.edu.co/index.php/aaas/article/view/2573/3137
Higuera, F., Salamanca, J. R., Acosta, L. F. y Acero, M. (2018). Análisis de acero laminado antes y después de soldado, mediante pruebas de metalografía y macroataque. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 9(1). DOI: https://doi.org/10.24054/19009178.v1.n1.2018.3209
Jiménez Guethon, R. M., Figueredo Hernández, J. A., & Almaguer Guerrero, M. R. (2022). Cooperativism-Some Notes on Social Responsibility and Solid Waste Management. Revista Estudios Del Desarrollo Social: Cuba y América Latina, 1–16. https://orcid.org/0000-0002-4450-445X
Jordan, A. A., Pegatoquet, A., Castagnetti, A., Raybaut, J., & le Coz, P. (2021). Deep Learning for Eye Blink Detection Implemented at the Edge. IEEE EMBEDDED SYSTEMS LETTERS, 13(3). https://doi.org/10.1109/LES.2020.3029313
Lozada Sastre, C. A. (2022). Sistema autónomo para clasificación de material reciclable usando IA.
Mahecha, J. G., Castellanos, L. y Céspedes, N. (2020). Alternativas para Suplir la Carencia de Fósforo en Fresa y Disminuir la Contaminación Ambiental en Pamplona Norte de Santander. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 10(1). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i1.384
Montalvo, A., Aldana, R., López, A., Álvarez, E., Aldana, F. y Rivera, Y. (2018). Mantenimiento centrado en confiabilidad en motocompresores. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 9(1). DOI: https://doi.org/10.24054/19009178.v1.n1.2018.3212
Mao, X.-J., Shen, C., & Yang, Y.-B. (2016). Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections. 29th Conference on Neural Information Processing Systems. https://bitbucket.org/chhshen/image-denoising/
Mora, E. A., Martínez, E. y Velasco, J. A. (2018). Simulación y validación del prototipo de un colector térmico solar hecho con neumáticos reciclados. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 9(2). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v9i2.404
Niño Rondón, C. V., Castro Casadiego, S. A. y Ortíz Fonseca, D. M. (2021). Análisis de herramientas para desarrollar un sistema de apoyo ambiental para identificar residuos sólidos. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 12(2). https://ojs.unipamplona.edu.co/index.php/aaas/article/view/2572/3136
Ortega, A., Cáceres, L. y Castiblanca, L. (2020). Introducción al Uso de Coagulantes Naturales en los Procesos de Potabilización del Agua. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 11(2). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i2.873
Pinto Rodríguez, V., Muñoz Ordóñez, J., & Pardo Burbano, M. (2021). Ecologia: Inteligencia Artificial para el cuidado del medio ambiente, prototipo de clasificación de residuos sólidos en punto de origen. Investigación e Innovación En Ingenierías, 9(3), 46–56. https://doi.org/10.17081/invinno.9.3.5312
Ramón, B. y Moreno, J. (2018). Estudio de materiales precursores del reciclaje y sus atributos mecánicos con aplicación al diseño y fabricación de ladrillo ecológico. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 9(1). DOI: https://doi.org/10.24054/19009178.v1.n1.2018.3213
Sharma, N., Jain, V., & Mishra, A. (2018). An Analysis of Convolutional Neural Networks for Image Classification. Procedia Computer Science, 132(Iccids), 377–384. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.198
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of Big Data, 6(1), 1–48. https://doi.org/10.1186/s40537-019-0197-0
Terrero, W., Castellanos, L. y Vicet, L. (2020). Potencialidades alelopáticas del residual paja de la caña de azúcar (SACCHARUM SPP., HYBRID) para el manejo de arvenses. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 11(1) DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i1.357
Torrado, J. M., Castellanos, L. y Céspedes, N. (2020). Evaluación de alternativas biológicas para el control de Ascochyta Spp. en el cultivo de arveja, Pamplona, Norte de Santander. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 11(1). DOI: https://doi.org/10.24054/aaas.v11i1.353
Trujillo, J. E., Caballero, J. E. y Ramón, J. D. (2019). Determinación de las concentraciones de metales pesados presentes en el material particulado PM10 del municipio de San José de Cúcuta, Norte de Santander. Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), 10(1). DOI: https://doi.org/10.24054/19009178.v1.n1.2019.3957
Vianchá-Sánchez, Z., Rojas-Pinilla, H., & Barrera-Rojas, M. Á. (2021). Turismo y vulnerabilidad social. Reflexiones para algunos casos latinoamericanos. Debates En Sociología, 52, 7–30. https://doi.org/10.18800/debatesensociologia.202101.001
Downloads
Published
Versions
- 2022-05-28 (3)
- 2024-02-01 (2)
- 2024-02-01 (1)
