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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 82 - 85 (4page)
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This paper introduces a new concept that involves YOLO object detection that will help apartment resicents separate the recyclables. The YOLO object detection will detect the partially covered recyclables help by the resicents and will automatically produce a notification to throw them into the correct bin accordingly by turning on a buzzer and LED attached to the corresponding bin. The data set for the object detection is gathered from multiple open-source platforms such as Kaggle that trained in YOLOv5 to classify four different types of recyclables, which is Glass, Can, Paper, and Plastic. Later on, the trained model will be run inside a microcomputer such as Raspberry Pi that will be installed on the trash bin around the neighbourhood. A simulation test is conducted by running the model on a Windows Pc with several recyclables brough to the front of the webcam one by one to trigger the object detection. On the simulation, the trained model resulted in a score of 0.992 on precision, 0.989 on recall, 0.991 on mAP@0.5, and 0.896@0.5:0.95. The result shows a promising number that provides enough headroom for a less powerful computer to still perform well without sacrificing too much accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS AND FUTURE STUDIES
REFERENCES
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