| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Прудников, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Поленов, М. Ю. | - |
| dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-03-04T08:48:12Z | - |
| dc.date.available | 2025-03-04T08:48:12Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Прудников, А. А. Нейросетевой модуль распознавания и сортировки бытовых отходов = Neural network module for recognizing and sorting of household waste / А. А. Прудников, М. Ю. Поленов // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 127–133. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59284 | - |
| dc.description.abstract | Одной из актуальных задач в настоящее время является проблема сбора,
сортировки и переработки бытовых отходов. Решение данной проблемы важно
не только с экологической и научно-технической стороны, но также и в информационном
аспекте. Многие страны обеспокоены этим вопросом и пытаются
найти решение по эффективной организации сортировки и переработки отходов
для их последующего вторичного использования.
В данной работе рассматривается подход к организации процесса
сортировки бытовых отходов на предприятии, направленный на повышение
эффективности классификации отходов с использованием
автоматизированных технологий. Данный подход основан на использовании
нейросетевого модуля распознавания архитектуры YOLOv4 и алгоритма SORT
для отслеживания объектов. Результаты тестирования модуля показывают
целесообразность предложенного подхода для организации
автоматизированной классификации бытовых отходов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нейросетевой модуль | en_US |
| dc.subject | распознавание объектов | en_US |
| dc.subject | классификация отходов | en_US |
| dc.subject | сортировка отходов | en_US |
| dc.title | Нейросетевой модуль распознавания и сортировки бытовых отходов | en_US |
| dc.title.alternative | Neural network module for recognizing and sorting of household waste | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | One of the urgent tasks at present is the problem of collection, sorting and recycling
of household waste. Solving this problem is important not only from the environmental,
scientific and technical side, but also from the information aspect. Many
countries are concerned about this issue and are trying to find a solution for the effective
organization of waste sorting and recycling for their subsequent recycling.
This paper considers an approach to organizing the process of sorting household
waste at an enterprise aimed at improving the efficiency of waste classification using
automated technologies. This approach is based on the use of the YOLOv4 neural network
recognition module and the SORT algorithm for tracking objects. The test results
of the module show the suitability of the proposed approach for the organization of
automated classification of household waste. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|
