
Розробка інформаційної системи для переробки твердих побутових відходів
Author(s) -
Олександр Клановець,
Владислав Бендюг
Publication year - 2021
Publication title -
ekologìâ, lûdina, suspìlʹstvo
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
ISSN - 2710-3315
DOI - 10.20535/ehs.2021.233242
Subject(s) - mqtt , raspberry pi , computer science , world wide web , internet of things
Проаналізовані існуючі цифрові рішення в галузі переробки та сортування твердих побутових відходів. До них відносяться: виробництво смарт-систем для збору відходів («розумні контейнери»); оптимізація логістичних ланцюжків і оснащення автопарку спеціалізованим програмним забезпеченням і датчиками («розумні збирачі сміття»); виробництво і впровадження інтелектуальних систем переробки і утилізації твердих побутових відходів; розробка і застосування хмарних технологій і спеціалізованих інтерфейсів користувача. Розглянута державна програма Індії з управління переробкою відходів Swachh Bharat Mission.Запропоновано створити систему, яка представлятиме собою мережу автоматизованих пунктів сортування твердих побутових відходів в рамках міста. Дана інфраструктура має намір оптимізувати логістику підприємств переробки твердих побутових відходів, надавати їм точні відомості про кількість сміття, автоматизувати і пришвидшити сортування. Пункт має вигляд закритого захищеного контейнера з роботизованою системою для прийому та сортування твердих побутових відходів. Через отвір користувач подає сміття до контейнера. В контейнері розташована камера з LED освітленням для розпізнавання відходів. Керування системою здійснює мікрокомп’ютером Raspberry Pi 3 Model A+. Розпізнавання типу відходів відбувається на основі згорткової нейронної мережі. Дана мережа гарно працює в задачах машинного зору, надаючи високий рівень точності розпізнавання. Передача повідомлень від контейнеру буде здійснюватися за допомогою спеціалізованого протоколу MQTT, який працює в системі інтернету речей.В центах управління відбувається агрегування та аналіз інформації, отриманої з пунктів збору. Система матиме змогу виконувати прогноз використання пунктів в майбутньому за допомогою методів машинного навчання. Це дасть змогу планувати ресурси та діяльність підприємств з переробки твердих побутових відходів.