Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de imágenes para la clasificación de objetos reciclables

Abstract

El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se realizó el modelado de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de clasificar distintas imágenes de objetos reciclables, estos modelos fueron probados con una clasificación binaria (reciclable-no_reciclable) y una clasificación multiclase (plástico-vidrio-metalpapel- carton, orgánico, no_reciclable). Además, se realizaron pruebas con modelos pre entrenados, utilizando aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. Estos modelos fueron implementados utilizando como lenguaje de programación Python, apoyándose en el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. El modelo final se probó en una aplicación (beta) implementada también en Python sobre un mini computador Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam) en donde se toman fotos y se aplica el modelo para realizar una clasificación en tiempo real.Workshop: WASI – Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

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