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Enregistrement W4386074485 · doi:10.11159/eee23.112

A Solar-powered IoT-based Control and Monitoring System for a SmartBin

2023· article· en· W4386074485 sur OpenAlexvenueno aff
Munirah Aldossary, Fadia El Hamami, Lamya AL Qahtani, Ahmed Abul Hussain

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT-based Smart Home Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsBinSolar poweredComputer scienceControl (management)Monitoring and controlEmbedded systemControl engineeringEngineeringSolar energyArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste accumulation in large cities is becoming increasingly challenging due to issues related to waste collection, proper management, and disposal. Humans all around the world are impacted because of inefficient waste management and a lack of separation of disposable waste. Furthermore, mixing disposable and nondisposable waste significantly reduces recycling rates. The objective of this paper is to introduce a smart waste management approach that can lead to effectively disposing and recycling waste in an environmentally and ecologically friendly way. This research paper details a smart monitoring and safety system for remotely managing and monitoring waste containers. The system is made up of different sensors, such as an ultrasonic sensor, a temperature and humidity sensor, an air quality sensor, and a flame sensor. All of these are used to collect data and display it on a webpage accessible via a Wi-Fi module. The Blynk IoT platform is utilized to develop the interface of the control station webpage in the suggested project. It is a cloud-based platform that displays all sensor information for concerned parties. The information collected can also be analyzed and used to develop effective strategies for waste management. The system also contains a water pump with a valve. This is to be used as a fire extinguishing system when required. The sensors were tested under different conditions and the values for dangerous levels were recorded. The results were used to specify the range for when a warning message or action needs to be displayed. Based on the information acquired by the sensors, the system is designed to take remote action or assign a worker for human intervention. The use of multiple sensors and the Arduino Mega microcontroller allows for monitoring the fill level and condition of each bin, as well as detecting fire, gas leakage, and any problems related to air pollution. The proposed technology uses solar energy as a power source. This is to align with its sustainability goals. This system provides a complete solution, which can improve sanitation and eliminate hazards. The discussed model can be integrated into a smart bin, which is a system that can autonomously classify and segregate waste using machine learning techniques. This Smart Bin will be beneficial in future smart cities, neighbourhoods, shopping centres, and any public space so people can easily dispose of their waste items and keep these places unpolluted. In fact, according to estimates, Saudi Arabia's market for smart cities would grow at a compound annual growth rate of 19.6% from 2020 to 2027, reaching over $15 billion The benefits of waste management can extend to public health, economic welfare, and environmental sustainability, and the Smart Bin can aid in reaching these goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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