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도시 지역의 고형 폐기물 축적은 큰 문제로 대두되고 있으며, 적절히 관리되지 않을 경우 환경 오염을 초래하고 인체 건강에 위험할 수 있습니다. 다양한 폐기물 자재를 관리하기 위해 고급/지능형 폐기물 관리 시스템을 갖추는 것이 중요합니다. 폐기물 관리의 가장 중요한 단계 중 하나는 폐기물을 다양한 구성 요소로 분리하는 것이며, 이 과정은 일반적으로 손으로 수행됩니다. 이 과정을 단순화하기 위해, 우리는 50-층 잔차망 사전 학습(ResNet-50) 합성곱 신경망 모델과 같은 기계 학습 도구를 사용하여 개발된 지능형 폐기물 자재 분류 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 폐기물을 유리, 금속, 종이, 플라스틱 등과 같은 다양한 그룹/유형으로 분류하는 데 사용되는 서포트 벡터 머신(SVM)을 활용합니다. 제안된 시스템은 Gary Thung과 Mindy Yang이 개발한 쓰레기 이미지 데이터 세트에서 테스트되었으며, 데이터 세트에서 87%의 정확도를 달성할 수 있었습니다. 이 제안된 폐기물 자재 분류 시스템을 사용하면 폐기물 분리 과정이 더 빠르고 지능적으로 이루어질 수 있으며, 사람의 개입을 줄이거나 없앨 수 있습니다.
Olugboja et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.