no-1

Phân loại rác thải sử dụng công nghệ học sâu

Tác giả:
Ngô Hữu Huy, Bùi Văn Tùng, Lê Hùng Linh, Nguyễn Duy Minh
Trang:
120
Lượt xem:
845
Số trong tạp chí:
4/4
Lượt tải:
513
Phân loại rác luôn là một vấn đề quan trọng trong bảo vệ môi trường, tái chế tài nguyên và sinh kế xã hội. Tuy nhiên, việc phân loại rác thải mất nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa, công việc phân loại rác lại gây ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe người lao động. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện nay, các robot phân loại rác tiên tiến đang được sử dụng ngày một nhiều hơn ở các nhà máy tái chế. Với sự hỗ trợ đắc lực của robot tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo, rác thải sẽ ngày càng được xử lý nhanh gọn và phân loại chính xác hơn. Do đó, nghiên cứu này sẽ trình bày một mô hình phân loại rác thải hiệu quả và đơn giản, sử dụng công nghệ học sâu. Mô hình này sẽ thực hiện phân loại rác thải một cách tự động và chính xác, từ đó giải phóng sức lao động của con người. Trong bài báo này, mô hình ResNet-50 sẽ được sử dụng để phát triển hệ thống. Dữ liệu đầu vào là hình ảnh các loại rác thải để thực hiện phân loại và nghiên cứu này thực hiện phân loại 3 nhóm rác thải khác nhau. Các...
Phân loại rác luôn là một vấn đề quan trọng trong bảo vệ môi trường, tái chế tài nguyên và sinh kế xã hội. Tuy nhiên, việc phân loại rác thải mất nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa, công việc phân loại rác lại gây ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe người lao động. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện nay, các robot phân loại rác tiên tiến đang được sử dụng ngày một nhiều hơn ở các nhà máy tái chế. Với sự hỗ trợ đắc lực của robot tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo, rác thải sẽ ngày càng được xử lý nhanh gọn và phân loại chính xác hơn. Do đó, nghiên cứu này sẽ trình bày một mô hình phân loại rác thải hiệu quả và đơn giản, sử dụng công nghệ học sâu. Mô hình này sẽ thực hiện phân loại rác thải một cách tự động và chính xác, từ đó giải phóng sức lao động của con người. Trong bài báo này, mô hình ResNet-50 sẽ được sử dụng để phát triển hệ thống. Dữ liệu đầu vào là hình ảnh các loại rác thải để thực hiện phân loại và nghiên cứu này thực hiện phân loại 3 nhóm rác thải khác nhau. Các kết quả thực nghiệm cho thấy tính hiệu quả của mô hình này.
Tin liên quan

Tạp chí khoa học Trường Đại học Vinh

Vinh University journal of science (VUJS)

ISSN: 1859 - 2228

Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Vinh

  • Địa chỉ: 182 Lê Duẩn - Thành Phố Vinh - tỉnh Nghệ An
  • Điện thoại: (0238)3855.452 - Fax: (0238)3855.269
  • Email: vinhuni@vinhuni.edu.vn
  • Website: https://vinhuni.edu.vn

 

Giấy phép xuất bản tạp chí: 163/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 10/5/2023

Giấy phép truy cập mở: Creative Commons CC BY NC 4.0

 

LIÊN HỆ

Tổng biên tập: PGS.TS. Trần Bá Tiến 
Email: tientb@vinhuni.edu.vn

Phó Tổng biên tập: TS. Phan Văn Tiến
Email: vantientkxd@vinhuni.edu.vn

Thư ký tòa soạn: TS. Đỗ Mai Trang
Email: domaitrang@vinhuni.edu.vn

Ban thư ký và trị sự: ThS. Lê Tuấn Dũng, TS. Lê Thanh Nga

  • Địa chỉ Toà soạn: Tầng 4, Tòa nhà Điều hành, Số 182 Lê Duẩn, TP. Vinh, Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img