Implementación de un sistema de identificación de residuos sólidos utilizando un sistema asistende para la clasificación de basuras
La investigación se enfocó en desarrollar un asistente para la clasificación de residuos sólidos. Con esto se plantearon tres objetivos específicos: analizar las tecnologías a usar, evaluar las distintas alternativas de diseño y desarrollar un sistema asistente de clasificación usando aprendizaje co...
- Autores:
-
Flórez Bohórquez, Miguel Ángel
Peña Rios, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8386
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- Palabra clave:
- Aprendizaje automático
Reciclaje
Redes neuronales
Clasificación de residuos
Machine learning
Recycling
Neural networks
Waste classification
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- openAccess
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La investigación se enfocó en desarrollar un asistente para la clasificación de residuos sólidos. Con esto se plantearon tres objetivos específicos: analizar las tecnologías a usar, evaluar las distintas alternativas de diseño y desarrollar un sistema asistente de clasificación usando aprendizaje computacional. La metodología se dividió en tres etapas, la creación del prototipo, el diseño del sistema de detección de residuos y el desarrollo del software. La primera etapa se centró en el diseño del hardware y software inicial. En la segunda, se implementaron modelos para la detección y clasificación de residuos. En la tercera etapa, se desarrolló una interfaz para gestionar el sistema. Los resultados mostraron que las tecnologías como la visión artificial son efectivas para la clasificación de residuos. Por otro lado, se evaluaron distintas alternativas de diseño, dando prioridad a precisión y rapidez. Finalmente, se construyó un prototipo funcional. Esta investigación destaca la importancia de las nuevas tecnologías y la educación ambiental para la gestión de residuos. Para concluir, el sistema auxiliar desarrollado demostró ser una herramienta útil para la correcta clasificación de residuos. La unión con las tecnologías avanzadas es un camino necesario para fomentar las practicas sostenibles y asi mismo proteger el medio ambiente. |
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Rodríguez, D. (17 de mayo de 2022) Colombia genera 12 millones de toneladas al año. Obtenido de: https://www.portafolio.co/economia/finanzas/colombia-genera-12-millones-de-toneladas-de-basura-al-ano-565581 Profesional, R. (19 de febrero de 2021). Residuos profesionales. Obtenido de https://www.residuosprofesional.com/residuos-urbanos-ue-2019/ N. Gligo y otros, La tragedia ambiental de América Latina y el Caribe, Libros de la CEPAL, N° 161 (LC/PUB.2020/11-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2020. Wright, L. (3 de octubre de 2019) Automation and robotics could have a surprising impact on climate crisis. Obtenido de: https://www.weforum.org/agenda/2019/10/robots-take-our-jobs-climate-change/ Encinas M, Contaminación Principios Básicos ((CC BY-NC-ND 4.0), 2011 Larsen, B. (2004). COST OF ENVIRONMENTAL DAMAGE: A Socio-Economic And Environmental Health Risk Assessment. Obtenido de shorturl.at/ikyEP Rodríguez González, M. J. (2018). Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming. Sevilla: Universidad de Sevilla. Benavides y Medina, E. L. (2015). Sistema Basado En La Detección Y Notificación De Somnolencia En Conductores De Autos. Montería: Universidad De Córdoba. Diana, Z., Vegh, T., Karasik, R., Bering, J., D. Llano Caldas, J., Pickle, A., . . . Virdin, J. (2022). The evolving global plastics policy landscape: An inventory and effectiveness review. Environmental Science and Policy, 134, 34-45. doi:10.1016/j.envsci.2022.03.028 Zhang, Bingjie; Song, Xin(2022) New strategies for industrial solid waste management based on construction of "zero-waste city". Luna Nemecio, Josemanuel.(2022) Sostenibilidad versus ambiental emergencia: corredores urbano-industriales como factor de conflictos hídricos el estado de morelos, méxico. Bedoya, F; Herdandez, L; Rivera, L; Silva, M (2022) Geo-environmental and geotechnical characterization of municipal solid waste from the selective collection in São Paulo city, Brazil Gothane S.; Raju, Raju K.S.; Rani B.K. (2022) Waste Management Data Analytics and Solution for Domestic Waste Management to Improve Soil Quality Bakhshi, Taimur; Ahmed, Muhammad(2018) IoT-Enabled Smart City Waste Management using Machine Learning Analytics |
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La primera etapa se centró en el diseño del hardware y software inicial. En la segunda, se implementaron modelos para la detección y clasificación de residuos. En la tercera etapa, se desarrolló una interfaz para gestionar el sistema. Los resultados mostraron que las tecnologías como la visión artificial son efectivas para la clasificación de residuos. Por otro lado, se evaluaron distintas alternativas de diseño, dando prioridad a precisión y rapidez. Finalmente, se construyó un prototipo funcional. Esta investigación destaca la importancia de las nuevas tecnologías y la educación ambiental para la gestión de residuos. Para concluir, el sistema auxiliar desarrollado demostró ser una herramienta útil para la correcta clasificación de residuos. La unión con las tecnologías avanzadas es un camino necesario para fomentar las practicas sostenibles y asi mismo proteger el medio ambiente.The research focused on developing an assistant for the classification of solid waste. With this, three specific objectives were raised: analyze the technologies to be used, evaluate the different design alternatives and develop an assistant classification system using computational learning. The methodology was divided into three stages, the creation of the prototype, the design of the waste detection system and the development of the software. The first stage focused on the design of the initial hardware and software. In the second, models were implemented for the detection and classification of waste. In the third stage, an interface was developed to manage the system. The results showed that technologies such as computer vision are effective for waste classification. On the other hand, different design alternatives were evaluated, giving priority to precision and speed. Finally, a functional prototype was built. This research highlights the importance of new technologies and environmental education for waste management. To conclude, the auxiliary system developed proved to be a useful tool for the correct classification of waste. The union with advanced technologies is a necessary path to promote sustainable practices and also protect the environment.1. Introducción 122. Justificación 173. Objetivos 194. Marco teórico 205. Revisión bibliográfica 256. Materiales y métodos 487. Resultados 628. Conclusiones 699. Recomendaciones 7110. Bibliografía 721.1. Planteamiento del problema 131.2. Formulación del problema 151.3. Árbol de problema 163.1. Objetivo general 193.2. Objetivos especificos 194.1. Contaminación ambiental 204.2. Tipos de contaminación 214.3. Clasificación y separación de residuos 234.4. Aprendizaje automático 246.1. Diseño metodológico 486.1.1. Tipo de investigación 486.1.2. Metodología 486.2. Fases de diseño 496.2.4. Fase IV - Desarrollo 576.2.2. Fase II - Creación del prototipo de dispositivo 546.2.1. Fase I - Análisis de requerimientos del sistema 496.2.3. Fase III - Diseño 557.3. Desarrollo del sistema 667.1. Análisis de las tecnologías de construcción 627.2. Analizar alternativas de diseño 64PregradoIngeniero(a) de SistemasTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería de SistemasCopyright Universidad de Córdoba, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Implementación de un sistema de identificación de residuos sólidos utilizando un sistema asistende para la clasificación de basurasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextRodríguez, D. (17 de mayo de 2022) Colombia genera 12 millones de toneladas al año. Obtenido de: https://www.portafolio.co/economia/finanzas/colombia-genera-12-millones-de-toneladas-de-basura-al-ano-565581Profesional, R. (19 de febrero de 2021). Residuos profesionales. Obtenido de https://www.residuosprofesional.com/residuos-urbanos-ue-2019/N. Gligo y otros, La tragedia ambiental de América Latina y el Caribe, Libros de la CEPAL, N° 161 (LC/PUB.2020/11-P), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2020.Wright, L. (3 de octubre de 2019) Automation and robotics could have a surprising impact on climate crisis. Obtenido de: https://www.weforum.org/agenda/2019/10/robots-take-our-jobs-climate-change/Encinas M, Contaminación Principios Básicos ((CC BY-NC-ND 4.0), 2011Larsen, B. (2004). COST OF ENVIRONMENTAL DAMAGE: A Socio-Economic And Environmental Health Risk Assessment. Obtenido de shorturl.at/ikyEPRodríguez González, M. J. (2018). Raspberry pi como plataforma de algoritmos de Machine Learning: reconocimiento de imágenes y datos financieros en streaming. Sevilla: Universidad de Sevilla.Benavides y Medina, E. L. (2015). Sistema Basado En La Detección Y Notificación De Somnolencia En Conductores De Autos. Montería: Universidad De Córdoba.Diana, Z., Vegh, T., Karasik, R., Bering, J., D. Llano Caldas, J., Pickle, A., . . . Virdin, J. (2022). The evolving global plastics policy landscape: An inventory and effectiveness review. 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(2022) Waste Management Data Analytics and Solution for Domestic Waste Management to Improve Soil QualityBakhshi, Taimur; Ahmed, Muhammad(2018) IoT-Enabled Smart City Waste Management using Machine Learning AnalyticsAprendizaje automáticoReciclajeRedes neuronalesClasificación de residuosMachine learningRecyclingNeural networksWaste classificationPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/642355b1-2422-4c6b-b58f-08f7490a14c8/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD51ORIGINALAutorización de Publicación.pdfAutorización de Publicación.pdfapplication/pdf260821https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/ccab7133-743c-4908-ae60-e57ade1288e5/download0dbb72322caddc0d4b5bbf2048031aceMD52Implementación de un Sistema de Identificación de Residuos Sólidos Utilizando un Sistema Asistente Para la Clasificación de Basuras.pdfImplementación de un Sistema de Identificación de Residuos Sólidos Utilizando un Sistema 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