Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de imágenes para la clasificación de objetos reciclables

El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se realizó el modelado de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de clasificar distintas imágenes de objetos reciclables, estos modelos fueron probados con una clasificación binaria (reciclable-no_re...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Salina, Mauro, Osio, Jorge Rafael, Cappelletti, Marcelo Angel, Morales, Martín
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Machine learning Deep learning IoT Sistema de reciclaje Procesamiento de imágenes Visión por computadora
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/130312
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se realizó el modelado de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de clasificar distintas imágenes de objetos reciclables, estos modelos fueron probados con una clasificación binaria (reciclable-no_reciclable) y una clasificación multiclase (plástico-vidrio-metalpapel- carton, orgánico, no_reciclable). Además, se realizaron pruebas con modelos pre entrenados, utilizando aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. Estos modelos fueron implementados utilizando como lenguaje de programación Python, apoyándose en el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. El modelo final se probó en una aplicación (beta) implementada también en Python sobre un mini computador Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam) en donde se toman fotos y se aplica el modelo para realizar una clasificación en tiempo real.
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Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de imágenes para la clasificación de objetos reciclables

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