Třídění odpadu pomocí neuronových sítí

Bc. Jozef Marko

Bakalářská práce

Waste Sorting using Neural Networks

Anotace:

Táto práca sa sústreďuje na analýzu súčasných možností pre automatické triedenie odpadu. Za týmto účelom bola vytovrená dátová množina obrázkov odpadu z lokálnej triedičky odpadu SAKO Brno, a.s. Rôzne konvolučné siete sa použili na experimenty. Principal component analysis aplikovaný na obrázky a predikcie určené pomocou Support Vector Machine slúžili ako porovnávacie prístupy. Hlavný cieľ práce bolo vyvinúť systém na automatikcú klasifikáciu obrázkov odpadu do 7 kategórií: Krabica, Plechovka, Modrá fľaša, Zelená fľaša, Biela fľaša, Farebná fľaša a Chemická fľaša. Môj hlavný cieľ v rámci tejto práce bolo odhaliť a preskúmať základné metódy vhodné pre triedenie odpadu a zanalyzovať ich.

Abstract:

This thesis focuses on analyzing possibilities for automatic waste sorting. For this purpose, data set of images is created in a local waste sorting company SAKO Brno, a.s.. Various Convolutional Neural Networks are used for experiments. Principal Component Analysis applied to images and predictions made with Support Vector Machine are considered as comparison approaches. The thesis main goal is to automatically classify the images of waste into 7 categories: Box, Can, Blue bottle, Green bottle, White bottle, Colorful bottle and Chemical bottle. My main goal within the thesis was to discover the basic methods suiting for waste sorting and analyze them.

Keywords

convolutional network, waste sorting, neural network, prediction, classification, konvolučné siete, triedenie odpadu, neurónové siete, predikcia, klasifikácia

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 1. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 15. 2. 2017
• Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
• Oponent: doc. Mgr. Radek Pelánek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Matematická informatika