物体検出アルゴリズムを用いた廃棄物識別システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TSI21001

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成研究会

発行日: 2021/01/20

タイトル(英語): Garbage Recognizing System By Using Object Detection Algorithm

著者名: 武藤 岳児(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),福見 稔(徳島大学)

著者名(英語): Takeru Muto(Tokushima University),Shin-ichi Ito(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University)

キーワード: 廃棄物識別|機械学習|データ拡張|物体検出|画像分類|深層学習|Waste Identification|Machine Learning|Data Augmentation|Object Detection|Image Classification|Deep Learning

要約(日本語): 現在、多くのリサイクルセンターでは、ペットボトル、缶、瓶などといった再資源化可能な大量の廃棄物が送出されている。本研究では、分別作業における負担軽減を目的とし、物体検出モデルと画像分類モデルを連結およびデータ拡張手法を多段的に用いることで、高精度かつリアルタイムで物体認識及び回転角を算出するモデルを構築した。

要約(英語): Currently, a large quantity of recyclable wastes such as plastic bottles, glass bottles and cans are sent into many recycling centers. In this study, to reduce the burden of sorting work, we developed a model to calculate the rotation angle of objects with high accuracy and real time.

本誌: 2021年1月23日分野横断型新システム創成研究会

本誌掲載ページ: 1-5 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,425 Kバイト