IDENTIFICACIÓN DE RESIDUOS SÓLIDOS EN ZONAS URBANAS CON PROCESAMIENTO DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DOI:
https://doi.org/10.24054/raaas.v13i1.2719Palabras clave:
detección, residuos sólidos, aprendizaje profundo, convolución, conjunto de datosResumen
Actualmente en Colombia, el incremento exponencial de la cantidad de residuosque cada individuo del hogar produce diariamente causa que los vertederos destinados para esto se encuentren a punto de cumplir con su vida útil, esto se
debe a que un 78% de los colombianos no saben reciclar. Con el propósito de proponer una estrategia para apoyar en la solución de esta problemática, se elabora un algoritmo que tiene como propósito ayudar a las personas del sector de reciclaje, hogares e industrias con la identificación y clasificación de los residuos producidos por ellos. Este algoritmo, se realizó mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo, en donde se encuentran tres tipos de modelos: denso, convolucional y convolucional con Drop Out. En estos modelos se aplican dos estados de activación que son sigmoidal y ReLu, y a su vez transforman imágenes de distintos tamaños a uno solo de 200x200 para una mejor lectura de los pixeles y se transforman a escalas de grises para una mejor obtención de los entrenamiento y validación de 12.872 imágenes que fueron tomadas como muestra en la ciudad de Cúcuta, Colombia.
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