Інтелектуальна система класифікації та розпізнавання сміття для подальшого сортування на основі глибокого навчання

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка системи автоматичного розпізнавання та класифікації побутових відходів на зображеннях із використанням методів комп’ютерного зору та глибокого навчання, а також інтеграція цієї системи з Telegram-ботом для спрощення доступу користувачів. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено аналіз сучасних підходів до сортування відходів, обґрунтовано вибір датасету та моделі YOLOv5, розроблено та реалізовано програмне забезпечення для автоматичної детекції шести категорій відходів (пластик, папір, метал, картон, скло, інше), виконано очистку та анотування даних, здійснено навчання нейронної мережі, проведено оцінку якості розробленої системи та порівняння результатів до і після очищення датасету. Окрему увагу приділено інтеграції моделі з Telegram-ботом, що дозволяє отримувати класифікацію об'єктів безпосередньо з мобільного пристрою. Робота завершується аналізом помилок, визначенням слабких класів і рекомендаціями щодо подальшого вдосконалення системи.