Antrenarea și implementarea unei rețele neuronale pentru identificarea, colectarea și sortarea deșeurilor

Abstract

Lucrarea de față are ca scop implementarea unei rețele neuronale pe un robot care folosește o cameră video pentru a detecta deșeurile și un braț robotic pentru colectare. Robotul utilizat este robotul Transbot-Jetson pe care a fost montată o camera video și de adâncime Intel RealSense. Pentru detectarea obiectelor este utilizată arhitectura de rețea neuronală YOLOv5 antrenată pe seturi de date provenite de la camera robotului. Primul capitol prezintă o scurtă descriere a tehnologiilor existente utilizate pentru managementul deșeurilor precum și tehnologiile alese pentru realizarea proiectului. În prima secțiune a capitolului doi sunt descriși pașii urmați pentru asamblarea și configurarea robotului. Următoarea secțiune prezintă modalitatea în care s-a realizat colectarea și pregătirea datelor, care vor fi utilizate la antrenarea rețelei neuronale. În ultima parte este descrisă configurarea calculatorului pe care urmează să se facă antrenarea rețelei. Capitolul trei prezintă, în prima parte, antrenarea rețelei neuronale pe mai multe modele utilizând două seturi de date de dimensiuni diferite. În continuare sunt evaluate performanțele obținute de fiecare model antrenat prin realizarea detecțiilor pe o imagine selectată. A doua parte a capitolului prezintă implementarea modelelor antrenate pe robot și evaluarea performanțelor obținute de acestea. Prima secțiune a ultimului capitol prezintă modalitatea prin care s-a realizat colectarea obiectelor utilizând datele obținute de la rețeaua neuronală și camera de adâncime, iar următoarea cuprinde procesul de sortare a deșeurilor colectate. Finalul lucrării este rezervat prezentării concluziei proiectului.