• Title/Summary/Keyword: Recyclable object

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Recyclable Objects Detection via Bounding Box CutMix and Standardized Distance-based IoU (Bounding Box CutMix와 표준화 거리 기반의 IoU를 통한 재활용품 탐지)

  • Lee, Haejin;Jung, Heechul
    • IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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    • v.17 no.5
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    • pp.289-296
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    • 2022
  • In this paper, we developed a deep learning-based recyclable object detection model. The model is developed based on YOLOv5 that is a one-stage detector. The deep learning model detects and classifies the recyclable object into 7 categories: paper, carton, can, glass, pet, plastic, and vinyl. We propose two methods for recyclable object detection models to solve problems during training. Bounding Box CutMix solved the no-objects training images problem of Mosaic, a data augmentation used in YOLOv5. Standardized Distance-based IoU replaced DIoU using a normalization factor that is not affected by the center point distance of the bounding boxes. The recyclable object detection model showed a final mAP performance of 0.91978 with Bounding Box CutMix and 0.91149 with Standardized Distance-based IoU.

Develpment of Automatic Classification For Categorizing Recyclable Materials (딥러닝을 활용한 재활용 폐기물 선별 시스템 개발)

  • Park Seung Woo;Kim Hyung Don;Sim Sang Woo;Yoo, Seong Won;Kim Jae-Soo;Lee Sang Won;Jeon Woo jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.739-740
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    • 2023
  • 코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

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YOLOv7-based recyclable PET classification system (YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템)

  • Kim, MinSeung;Lee, SoYeon;Bae, MinJi;Yoon, Tae Jun;Kim, Dae-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.495-497
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    • 2022
  • COVID-19 상황이 지속됨에 따라 플라스틱 쓰레기 배출량은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있는 반면 플라스틱 폐기물의 재활용률은 현저히 낮은 편에 속한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 국가적으로 여러 플라스틱 폐기물 중 순환 가능한 PET를 분리하여 수거하고자 하는 노력을 하고 있다. 하지만, 현재 대량의 플라스틱 폐기물은 수거되는 시점부터 여러 폐기물과 혼합된 형태로 재활용 센터에 수거되어 추가 분류하는 인적자원이 요구되는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 AI 기술 중 하나인 Multi-Object Detection의 YOLOv7 모델을 적용하여 실시간으로 PET에 부착된 객체들을 탐지함으로써 순환 가능한 PET만을 분류하는 YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템을 설계 및 구현한다.

The Study on the Dewaterability Improvement of Water Treatment Sludge Using Powdered Waste Oyster Shells (분말 폐굴껍질을 이용한 정수슬러지의 탈수 개선방안)

  • Moon, Jong-Ik;Choi, Sung-Moon;Lim, Young-Seok;Sung, Nak-Chang;Kim, Chul;Kwak, Young-Kyu
    • Journal of Environmental Health Sciences
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    • v.27 no.2
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    • pp.17-21
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    • 2001
  • The object of this study is to find out the characteristics of waste oyster shells and determine the proper dosage of powdered waster oyster shells as the conditioning agent for water treatment sludge dewatering process. The large amount of waste oyster shells which discharges from the oyster farming, occurs serious environmental hazards. However, oysters shell contain large amount(about 38% by weight) of alkaline minerals, such as calcium and magnesium and so on, this natural material is thought to have the petential ability as a good conditioning agent. The results of this study are as follows. The optimum condition for improvement of the water treatment sludge dewaterability is when 6 g of waste oyster shell powder added to 200$m\ell$ of water treatment sludge. At optimum condition, the solid contents can reach to 31.78% and the specific resistance of conditioned sludge is 0.16$\times$10$^{8}$ sec$^2$/g. However, exceeding the of powdered waste oyster shell is needed to get the effective result. Consequently, the waste oyster shell can be a recyclable material to improve the dewaterability of water treatment sludges.

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