Derin Öğrenme ile Çevresel Atıkların Sınıflandırılmasına Dayalı Akıllı Çöp Konteyneri Tasarımı ve Prototipinin Geliştirilmesi

Authors : Mehmet Umut Salur, Nermin Elmas, Aybuke Nur Koçak, Melike Kaymaz

Pages : 547-563

Doi:10.54365/adyumbd.1557588

View : 194 | Download : 225

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde dünya nüfusunun artışıyla birlikte kentlerde ve sanayide yüksek oranda doğal kaynak kullanılmaktadır. Bu kaynak kullanımı, beraberinde tonlarca çevresel atığın oluşmasına neden olmaktadır. Bu kirlilik, gelecek nesiller için sürdürülebilir dünyanın varlığı konusunda ciddi tehdit oluşturmaktadır. Günümüz teknolojisiyle çevresel atıkların yönetimi için derin öğrenme ve görüntü işleme tabanlı çözümleri geliştirmek mümkündür. Bu çalışmada çevresel atıklardan geri dönüşümü mümkün olanların (kağıt, plastik, metal ve cam) yerinde ve otomatik bir şekilde sınıflandırılması ve ayrıştırılması için görüntü işleme ve Raspberry Pi tabanlı akıllı çöp konteyneri prototipi gerçekleştirilmiştir. Akıllı çöp konteynerine bırakılan bir atık; i- hareket algılama sensörüyle fark edilmekte, ii- atığın fotoğrafı çekilmekte, iii- çekilen fotoğraf derin öğrenmeyle sınıflandırılmakta, iv- atığın sınıfı belirlendikten sonra adım motoru yardımıyla çöp konteynerin içindeki ilgili bölüme taşımaktadır. Bu yönüyle insan müdahalesi olamadan dönüştürülebilen çevresel atıklar yerinde ve otomatik bir şekilde ayrıştırılmaktadır. Akıllı çöp konteyneri, çevresel atıkların geri dönüşüme kazandırılması ve yönetilmesi sürecini hem maliyet hem de insan iş gücü açısından iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Keywords : Çevresel Atıkların Sınıflandırılması, Derin Öğrenme, Raspberry Pi, Görüntü İşleme