Classificação Automatizada: Mapeamento de objetos de coleta seletiva usando inteligência artificial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5380/atoz.v12i0.84456

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Lixo reciclável, YOLOv5, Detecção de objetos.

Resumo

Introdução: A inteligência artificial, especialmente na área de visão computacional, tem se destacado como uma ferramenta poderosa para diversas aplicações, incluindo a classificação de objetos. Neste estudo, desenvolvemos uma pesquisa aplicada que utiliza inteligência artificial para detectar e classificar objetos descartados como lixo em duas categorias principais: papel e metal. Método: A pesquisa se baseou em uma base de dados contendo cerca de 897 imagens de objetos descartados, sendo 448 imagens de papel e 449 imagens de metal. Utilizamos o modelo YOLOv5 (you only look once) para treinar e testar a detecção e classificação dos objetos. O YOLOv5 é conhecido por apresentar resultados promissores nesse tipo de tarefa. Resultados: Os resultados obtidos demonstraram que o modelo YOLOv5 apresentou um desempenho satisfatório na detecção e classificação dos objetos descartados. A precisão média alcançada foi de 0,88. Conclusão: O estudo mostra que o uso da inteligência artificial, por meio do modelo YOLOv5, é eficaz para detectar e classificar objetos descartados em categorias de reciclagem, como papel e metal. Essa abordagem pode contribuir significativamente para aprimorar o processo de coleta seletiva e a gestão de resíduos, promovendo práticas mais sustentáveis e conscientes em relação ao meio ambiente.

Biografia do Autor

Alexandre Calazans Possari, Instituto Federal do Sul de Minas

Professor de Computação no Instituto Federal do Sul de Minas e Mestre em Engenharia Elétrica pela UNICAMP.

Luis Antonio Tavares, Instituto Federal do Sul de Minas - Campus Pouso Alegre

Professor de Computação no Instituto Federal do Sul de Minas e mestre em Engenharia Elétrica pela UNICAMP.

Alexandre Fieno Silva, Instituto Federal do Sul de Minas - Campus Pouso Alegre

Professor de Computação no Instituto Federal do Sul de Minas

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Publicado

2023-11-23

Como Citar

Possari, A. C., Silva, G. H., Costa, B. S., Soares, E. A., Tavares, L. A., & Silva, A. F. (2023). Classificação Automatizada: Mapeamento de objetos de coleta seletiva usando inteligência artificial. AtoZ: Novas práticas Em informação E Conhecimento, 12, 1–9. https://doi.org/10.5380/atoz.v12i0.84456

Edição

v. 12 (2023)

Seção

Short Papers

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