Нейросетевой конвейер для уборки мусора. Как выпускница ГУАП автоматизировала процесс

Выпускница Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) разработала нейросетевой конвейер, способный определять по изображению степень заполненности мусорных баков. Это инновационное решение направлено на автоматизацию процесса подачи заявок и оптимизацию вывоза бытовых отходов.

Суть разработки заключается в том, что граждане могут сделать фотографию мусорного бака с помощью мобильного приложения, которая затем будет отправлена на нейросетевой конвейер. Специально обученная нейросеть классифицирует степень заполненности контейнера и при необходимости отправляет заявку на вывоз мусора в соответствующие службы. Это позволяет автоматизировать обработку жалоб на несвоевременный вывоз отходов, что значительно упрощает процесс для граждан и ответственных организаций.

"Нейросетевой конвейер автоматически обрабатывает изображения и определяет, заполнен ли мусорный бак, что помогает оптимизировать процесс вывоза отходов."

– Яна Сениченкова, автор разработки

Разработка включает в себя две основные модели: детектор мусорных баков и классификатор их заполненности. Для создания нейросетей автор собрала большое количество изображений баков в разном состоянии, чтобы обучить систему точному распознаванию. В перспективе, при наличии городских камер видеонаблюдения, система сможет работать без участия пользователей, отслеживая заполненность баков в реальном времени, что позволит еще более эффективно организовать маршруты мусоровозов.