Integration of the Faster R-CNN Algorithm for Waste Detection in an Android Application
Notice bibliographique
Résumé
The surge in global population and economic activity has precipitated a significant escalation in waste generation, with projections indicating potential daily global waste levels of 11 million tons by the century's conclusion.This intensification presents a formidable challenge requiring innovative solutions, one of which is the utilization of machine learning algorithms for automated waste categorization.This study explores the integration of the Faster R-CNN algorithm within an Android application, aimed at streamlining waste management through the identification and categorization of recyclables.The proliferation of smartphone usage-specifically Android applicationsprovides an accessible platform for mass education on waste management, thereby contributing to potential waste reduction.This study deployed a visual testing approach to evaluate the application's performance across diverse waste categories, including cardboard, glass, plastic, and paper.During each testing session, images of each waste type were captured and the objects were methodically rotated by approximately 20 degrees, enhancing the robustness of the machine learning model.The implementation of the Faster R-CNN algorithm within an Android environment, as exemplified in this study, has demonstrated noteworthy potential to revolutionize waste management.An impressive accuracy rate of 98.106% was achieved in the detection and classification of various waste types.Such a technological innovation can augment the efficiency of waste categorization and recycling efforts.Thus, the study contributes to the development of a more sustainable and environmentally responsible waste management system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».