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https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16755
Tipo: | Dissertação |
Data do documento: | 2-Set-2024 |
Autor(es): | AZANCORT NETO, Júlio Leite |
Primeiro(a) Orientador(a): | FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa |
Título: | Estimativa Volumétrica de Resíduos Sólidos Urbanos em Imagem de Visualização Única. |
Citar como: | AZANCORT NETO, Julio Leite. Estimativa Volumétrica de Resíduos Sólidos Urbanos em Imagem de Visualização Única. Orientador: Carlos Renato Lisboa Francês.. 2024. 92 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16755. Acesso em:. |
Resumo: | A gestão eficiente de resíduos sólidos é crucial para manter a cidade limpa e sustentável. Este trabalho apresenta uma metodologia que utiliza algoritmos bem estabelecidos para a estimativa de volume na gestão de resíduos sólidos urbanos a partir de imagens de única visualização. O sistema proposto baseia-se em conceitos e modelos de visão computacional de última geração, incluindo segmentação de instâncias, estimativa de profundidade e cálculo de volume baseado em nuvem de pontos. A metodologia demonstrou a capacidade de estimar com precisão o volume de objetos de resíduos sólidos, tanto individuais quanto múltiplos, em imagens. A abordagem foi avaliada utilizando dados do mundo real. Apesar dos desafios, como o reescalonamento manual de distâncias e conjuntos de dados limitados, o sistema possui um potencial considerável para refinamento e aprimoramento, visando cenários complexos como os urbanos reais. Os resultados numéricos mostraram que o sistema proposto é promissor mesmo em cenários complexos, com valores de erro percentual absoluto médio (MAPE) de 8,60% para resíduos únicos e 9.23% para resíduos múltiplos, resultando em uma média geral de 8.91%. O coeficiente de determinação foi de 95.11% para instâncias únicas e 87.64% para múltiplas. A metodologia proposta contribui significativamente para o avanço das tecnologias de gestão em smart cities. |
Abstract: | Efficient solid waste management is crucial for keeping the city clean and sustainable. This work presents a methodology that uses well-established algorithms for volume estimation in urban solid waste management from single-view images. The proposed system is based on state-of-the-art computer vision concepts and models, including instance segmentation, depth estimation, and volume calculation based on point clouds. The methodology demonstrated the ability to accurately estimate the volume of both individual and multiple solid waste objects in images. We evaluated our approach using real-world data. Despite challenges such as manual rescaling of distances and limited datasets, our system shows considerable potential for refinement and improvement, targeting complex scenarios like real urban environments. Numerical results indicated that the proposed system is promising even in complex scenarios, with mean absolute percentage errors (MAPE) of 8.60% for single waste and 9.23% for multiple wastes, resulting in an overall average of 8.91%. The coefficient of determination was 95.11% for single instances and 87.64% for multiple instances. The proposed methodology significantly contributes to the advancement of management technologies in smart cities. |
Palavras-chave: | Visão computacional Aprendizagem profunda Resíduos sólidos urbanos Meio ambiente Estimativa de volume Computer vision Deep learning Urban solid waste Environment Volume estimation |
Área de Concentração: | COMPUTAÇÃO APLICADA |
Linha de Pesquisa: | INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Pará |
Sigla da Instituição: | UFPA |
Instituto: | Instituto de Tecnologia |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Fonte URI: | Disponível via internert através do correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br |
Aparece nas coleções: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
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