Tedarik zinciri sorunlarından asla zarar görmeyecek gibi görünen bir şey varsa, o da çöptür. Her yerdedir, fark edilmesi kolaydır ve – zannediyorsunuz ki – alınabilmektedir. Ne yazık ki, çoğumuz çöpü bir başkasının sorunu olarak görüyor gibi görünüyor, ancak bunun gibi bir şeyle bu makine görüşü çöp eşleştiricisien azından çözümün bir parçası olabilirsiniz.
Sivil görüşlüler için [Nathaniel Felleke], memleketi San Diego’daki çöp sorunu çok fazla olmaya başlamıştı. Çöpün bulunduğu yerin haritasının belediye ekiplerine temizlik konusunda yardımcı olabileceğini düşündü ve otomatik olarak çöp aramak için bir sistem kurmaya başladı. Edge Impulse ve çeşitli kaynaklardan alınan yol kenarı görüntülerinden oluşan bir koleksiyonu kullanarak, çöpleri tanımak için bir model oluşturdu. Çöpü bulmak için, araba camına monteli bir web kamerası sürüş sırasında görüntüleri yakalar ve bir Raspberry Pi 4 modeli çalıştırır ve çöp arar. Yol kenarında çöp bulunduğunda, Pi, çöpün GPS konumunu hücresel modemi aracılığıyla bir bulut veritabanına göndermek için bir Blues Kablosuz Not Kartı kullanır.
San Diego sokaklarında dolaşırken, [Nathaniel]’nin sistemi bir çöp noktaları veritabanı oluşturur. Oradan, çöpün nerede olduğuna dair bir ısı haritası oluşturmak için verileri çekmek ve Google Haritalar’a yerleştirmek oldukça basittir. Aşağıdaki video onun sistemini çalışırken gösteriyor.
Evet, özellikle çöpleri tespit etmek için kişisel bir aracın etrafından dolaşmak, karışıma daha fazla atık eklemekten başka bir şey değildir, ancak zaten şehirlerde dolaşan belediye araçlarına bunun gibi bir şey koymayı hayal edebilirsiniz. Her iki durumda da, özellikle kablosuz IoT kartları olmak üzere bazı güzel ipuçları aldık. Daha önce kullanıldığını gördük ama [Nathaniel]’in projesi, bir süredir üzerinde kafa yorduğumuz bazı fikirlerde bize ileriye doğru bir yol sunuyor.
Kaynak : https://hackaday.com/2022/06/22/machine-learning-does-its-civic-duty-by-spotting-roadside-litter/