Point écologique automatisé pour le tri et la classification des déchets utilisant un neurone artificiel
Palabras clave:
ML5.js, Raspberry Pi, Point écologique, K plus proches voisins, Culture environnementale, ArduinoResumen
Ce projet visait à créer un éco-point automatisé de tri et de classification des déchets, afin de promouvoir une culture environnementale au sein de la communauté universitaire de l'Université de Cordoue. Le projet a été développé à l'aide de la bibliothèque ML5.js, qui fournit des modèles d'apprentissage et des algorithmes permettant la création de systèmes d'apprentissage automatique intelligents pour la reconnaissance d'objets (Shiffman, 2019). Un système de reconnaissance d'objets a été développé à l'aide de l'algorithme des k plus proches voisins pour trier et classer les déchets. L'éco-point a été construit à l'aide de divers dispositifs électroniques, notamment un Raspberry Pi, des servomoteurs, une carte Arduino, une webcam et un écran LCD. L'interaction de tous ces dispositifs a été réalisée avec succès, permettant au système de reconnaissance de classer des déchets tels que le plastique, les sachets de snacks, le papier et le carton.
Referencias
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