La rápida urbanización ha intensificado los desafíos de la gestión de residuos, ya que los métodos tradicionales de recolección de basura continúan siendo ineficaces, intensivos en mano de obra y propensos a la segregación inadecuada. Este proyecto propone un Sistema de Clasificación y Monitoreo de Basura basado en IA que utiliza el modelo de detección de objetos YOLOv5n para clasificar automáticamente los residuos en categorías como plástico, papel, vidrio, metal, orgánico y residuos electrónicos. La arquitectura ligera de YOLO permite la detección en tiempo real con recursos computacionales mínimos, respaldada por un conjunto de datos de imágenes de residuos anotadas de manera personalizada. Los datos detectados se visualizan a través de un panel de análisis, ofreciendo información en tiempo real sobre tipos de residuos, frecuencia y potencial de reciclaje para asistir a la toma de decisiones en ciudades inteligentes. El sistema es escalable y puede integrarse con contenedores inteligentes basados en IoT o recolectores robóticos, contribuyendo a soluciones de gestión de residuos automatizadas, basadas en datos y sostenibles.
Dongare et al. (Wed,) estudiaron esta cuestión.