Resumen

La clasificación de basura es difícil de supervisar en la etapa de recolección y transporte. Este artículo propone un método basado en visión por computadora para la supervisión inteligente y estadísticas de carga de los camiones de basura. En cuanto al hardware, este artículo implementa una cámara y una unidad de procesamiento de imágenes con NPU basada en el equipo original de cómputo y comunicación a bordo. En cuanto al software, este artículo utiliza el algoritmo YOLOv3-tiny en la unidad de procesamiento de imágenes para realizar detección de objetivos en tiempo real en el trabajo de los camiones de basura, recopila estadísticas sobre el color, especificaciones y cantidad de contenedores de basura limpiados por el camión de basura, y carga los resultados al servidor para su registro y visualización. El método propuesto tiene bajos costos de implementación y mantenimiento, manteniendo una excelente precisión y rendimiento en tiempo real, lo que le otorga un buen valor de aplicación comercial.

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Clasificación de basura; Visión por computadora; Supervisión inteligente; Estadísticas de carga de trabajo; Algoritmo YOLOv3-tiny; Rendimiento en tiempo real
• Keywords:Garbage classification; Computer vision; Intelligent supervision; Workload statistics; YOLOv3-tiny algorithm; Real-time performance