سیاست گذاری پیشرفت شهری

سیاست گذاری پیشرفت شهری

تشخیص و جداسازی هوشمند پسماندهای شهری قابل بازیافت با استفاده از مدل بینایی ماشین مبتنی بر یادگیری عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشکدۀ کامپیوتر، دانشکدۀ فنی دانشگاه تهران
چکیده
با افزایش حجم پسماندهای شهری و اهمیت بازیافت در کاهش آلودگی محیط‌ زیست، جداسازی دقیق مواد قابل بازیافت به یکی از مراحل مهم مدیریت هوشمند پسماند تبدیل شده است. روش‌های سنتی تفکیک پسماند معمولاً به نیروی انسانی وابسته بوده و در مقیاس‌های بزرگ با محدودیت‌هایی مانند سرعت پایین، خطای انسانی، هزینۀ عملیاتی بالا و خطرات بهداشتی همراه هستند. در این پژوهش، یک چارچوب مبتنی بر بینایی ماشین و یادگیری عمیق برای تشخیص و جداسازی هوشمند پسماندهای شهری قابل بازیافت ارائه می‌شود. هدف روش پیشنهادی، تشخیص و مکان‌یابی پسماندها در پنج گروه اصلی شامل مقوا، شیشه، فلز، کاغذ و پلاستیک است. به خلاف روش‌های طبقه‌بندی ساده که تنها یک برچسب برای کل تصویر تولید می‌کنند، چارچوب پیشنهادی قادر است در تصاویر تک‌شیء و چندشیء، چند نوع پسماند را به‌ صورت هم‌زمان شناسایی کرده و برای هر نمونه، جعبۀ محدودکننده، کلاس و امتیاز اطمینان تولید کند. در معماری پیشنهادی، از استخراج ویژگی سبک، ماژول توجه ترکیبی و تلفیق ویژگی‌های چندسطحی استفاده شده است تا سامانه بتواند ویژگی‌های ظاهری، بافتی و ساختاری مواد مختلف را بهتر تشخیص دهد. مجموعه‌داده مورد استفاده شامل 4250 تصویر و 6815 نمونه برچسب‌خورده در قالب جعبۀ محدودکننده است. نتایج آزمایش‌ها نشان داد روش پیشنهادی با دستیابی به Precision برابر با 934/0، Recall برابر با 919/0، F1-score برابر با 926/0، مقدار mAP@0.5 برابر با 947/0 و مقدار mAP@0.5:0.95 برابر با 742/0 عملکرد مناسبی در تشخیص و مکان‌یابی پسماندهای قابل بازیافت دارد. همچنین، نتایج به‌تفکیک کلاس‌ها نشان داد مدل در تشخیص پلاستیک و فلز عملکرد بالاتری داشته و بیشترین چالش مربوط به شباهت ظاهری میان کاغذ و مقوا و همچنین، شیشه و پلاستیک شفاف است. بر اساس نتایج، روش پیشنهادی می‌تواند در سامانه‌هایی مانند خطوط تفکیک خودکار، سطل‌های هوشمند و ربات‌های جداساز مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Intelligent Detection and Separation of Recyclable Urban Waste Using a Deep Learning-Based Computer Vision Model

نویسنده English

Ali Jelokhani
School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

Urban waste management is one of the major environmental and economic challenges in modern cities. A considerable part of municipal solid waste consists of recyclable materials such as cardboard, glass, metal, paper, and plastic. Accurate detection and separation of these materials can improve recycling quality and reduce the environmental burden of urban waste. This study proposes a deep learning-based computer vision framework for intelligent detection and separation of recyclable urban waste. Unlike single-label image classification methods, the proposed framework performs multi-instance object detection and generates a bounding box, class label, and confidence score for each detected item. The architecture includes preprocessing and augmentation, lightweight feature extraction, a combined attention module, multi-level feature fusion, and a final detection stage. The dataset contains 4250 images and 6815 annotated waste instances. The proposed method achieved Precision, Recall, F1-score, mAP@0.5, and mAP@0.5:0.95 values of 0.934, 0.919, 0.926, 0.947, and 0.742, respectively. The results indicate that the proposed framework can support automated waste sorting systems, smart bins, robotic separators, and recycling facilities.

کلیدواژه‌ها English

Municipal waste
Recycling
Intelligent waste separation
Computer vision
Deep learning
Object detection
1.    G. I. Sayed, M. Abd Elfattah, A. Darwish, and A. E. Hassanien, "Intelligent and sustainable waste classification model based on multi-objective beluga whale optimization and deep learning," Environmental Science and Pollution Research, vol. 31, no. 21, pp. 31492-31510, 2024/05/01 2024, doi: 10.1007/s11356-024-33233-w .
2.    F. R. Sayem et al., "Enhancing waste sorting and recycling efficiency: robust deep learning-based approach for classification and detection," Neural Computing and Applications, vol. 37, no. 6, pp. 4567-4583, 2025/02/01 2025, doi: 10.1007/s00521-024-10855-2.
3.    H. Ahmed Khan, S. S. Naqvi, A. A. K. Alharbi, S. Alotaibi, and M. Alkhathami, "Enhancing trash classification in smart cities using federated deep learning," Scientific Reports, vol. 14, no. 1, p. 11816, 2024/05/23 2024, doi: 10.1038/s41598-024-62003-4.
4.    H. Lin, X. Zhang, J. Yu, J. Xiang, and H.-L. Shen, "Deep Recyclable Trash Sorting Using Integrated Parallel Attention," Sensors, vol. 24, no. 19, p. 6434, 2024. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1424-8220/24/19/6434.
5.    J. Qi, M. Nguyen, and W. Q. Yan, "NUNI-Waste: novel semi-supervised semantic segmentation waste classification with non-uniform data augmentation," Multimedia Tools and Applications, vol. 83, no. 26, pp. 68651-68669, 2024/08/01 2024, doi: 10.1007/s11042-024-18265-1.
6.    A. Rahmatulloh, I. Darmawan, A. P. Aldya, and F. M. S. Nursuwars, "WasteInNet: Deep Learning Model for Real‐time Identification of Various Types of Waste," Cleaner Waste Systems, vol. 10, p. 100198, 2025/03/01/ 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.clwas.2024.100198.
7.    Y. Chen et al., "Classification and recycling of recyclable garbage based on deep learning," Journal of Cleaner Production, vol. 414, p. 137558, 2023/08/15/ 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.137558.
8.    G. Thung and M. Yang, "Classification of Trash for Recyclability Status," 2016.
9.    M. P. Arthur, S. Shoba, and A. Pandey, "A survey of smart dustbin systems using the IoT and deep learning," Artificial Intelligence Review, vol. 57, no. 3, p. 56, 2024/02/15 2024, doi: 10.1007/s10462-023-10646-6.
10.              J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 779-788.
11.              W. Liu et al., "Ssd: Single shot multibox detector," in European conference on computer vision, 2016: Springer, pp. 21-37.
12.              S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, "Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2016.
13.              M. Tan and Q. Le, "Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks," in International conference on machine learning, 2019: PMLR, pp. 6105-6114.
14.              M. Chhabra, B. Sharan, M. Elbarachi, and M. Kumar, "Intelligent waste classification approach based on improved multi-layered convolutional neural network," Multimedia Tools and Applications, vol. 83, no. 36, pp. 84095-84120, 2024/11/01 2024, doi: 10.1007/s11042-024-18939-w.
15.              N. A. Zailan, A. S. Mohd Khairuddin, K. Hasikin, M. H. Junos, and U. Khairuddin, "An automatic garbage detection using optimized YOLO model," Signal, Image and Video Processing, vol. 18, no. 1, pp. 315-323, 2024/02/01 2024, doi: 10.1007/s11760-023-02736-3.
16.              Y. Ren, Y. Li, and X. Gao, "An MRS-YOLO Model for High-Precision Waste Detection and Classification," Sensors, vol. 24, no. 13, p. 4339, 2024. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1424-8220/24/13/4339.
17.              Q. Wu, T. Liang, H. Fang, Y. Wei, M. Wang, and D. He, "A Lightweight Deep Learning Algorithm for Multi-Objective Detection of Recyclable Domestic Waste," Environmental Engineering Science, vol. 40, no. 12, pp. 667-677, 2023.
18.              M. M. Hossen et al., "GCDN-Net: Garbage classifier deep neural network for recyclable urban waste management," Waste Management, vol. 174, pp. 439-450, 2024/02/15/ 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2023.12.014.
19.              Y. Yang, Y. Li, and M. Tao, "FE-YOLO: a lightweight model for construction waste detection based on improved YOLOv8 model," Buildings, vol. 14, no. 9, p. 2672, 2024.
20.              Y. Li and X. Zhang, "Intelligent X-ray waste detection and classification via X-ray characteristic enhancement and deep learning," Journal of Cleaner Production, vol. 435, p. 140573, 2024.
21.              Z. Cai et al., "Application of hyperspectral band selection method based on deep reinforcement learning to low-value recyclable waste classification," Process Safety and Environmental Protection, vol. 192, pp. 1138-1150, 2024.
22.              S. Single, S. Iranmanesh, and R. Raad, "Realwaste: a novel real-life data set for landfill waste classification using deep learning," Information, vol. 14, no. 12, p. 633, 2023.
23.              P. F. Proença and P. Simões, "Taco: Trash annotations in context for litter detection," arXiv preprint arXiv:2003.06975, 2020.
24.              J. Hong, M. Fulton, and J. Sattar, "Trashcan: A semantically-segmented dataset towards visual detection of marine debris," arXiv preprint arXiv:2007.08097, 2020.
25.              G. Koinig et al., "Deep learning approaches for classification of copper-containing metal scrap in recycling processes," Waste Management, vol. 190, pp. 520-530, 2024.
26.              A. G. Howard et al., "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications," arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017.
27.              K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016, pp. 770-778.
28.              Z. Li et al., "An intelligent identification and classification system of decoration waste based on deep learning model," Waste Management, vol. 174, pp. 462-475, 2024.
29.               T.-Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollár, "Focal loss for dense object detection," in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2017, pp. 2980-2988.

  • تاریخ دریافت 08 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 18 فروردین 1405
  • تاریخ پذیرش 07 خرداد 1405
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1405