文摘

在全球范围内的快速增长的居民已导致不可接受的废物管理在不同的国家,导致各种各样的健康问题和环境污染。垃圾收集车收集浪费在七天内一次或两次。由于废物收集行为不当,浪费在垃圾箱的传播是在大街上。打败这种情况,因此,一个高效的智能解决方案和有效的废物管理使用机器学习(毫升)和物联网(物联网)提出。在建议的解决方案中,作者使用了一个Arduino UNO单片机,超声波传感器、湿度传感器。使用图像处理,一个可以衡量某个垃圾场的垃圾指数。一个硬件原型也为拟议的框架开发。因此,废物的有效管理提出解决方案实现的目的建立清洁、无污染的城市。

1。介绍

废物管理系统主要观点的处理和治疗不同类型的浪费。因此,保护人类、动物和环境1]。适当的废物管理技术可以节省很多钱,这将导致改善空气质量和减少环境污染。同时,发达地区发现和实施一些有效的废物管理和高效的技术提出巨大的建设性的结果(2]。不可能管理这样一个巨大的浪费在即将到来的五年的现状。因此,最好是采取所有必要的行动需要浪费的有效管理。因此,我们必须采取最好的技术和实践有效地处理废物有健康的环境3]。在世界范围内,有一个巨大的一代增加每天浪费。大约每年产生19亿吨垃圾,用最少的35%不安全地处理。根据报告,每人每天产生的垃圾从0.17到4.67公斤不等。整体浪费预计将超过450亿吨,到2055年,将超过加倍相同的时期。收入和一代的浪费彼此直接成比例。浪费是一个巨大的收入来源,所以它的治疗和处理必须以最好的方式完成。据估计,到2050年,每天浪费一代的低收入和中等收入国家将上升到45%,高收入国家,它可以增加到20%4]。

最有效的解决方法来克服环境污染的问题是使用物联网——(物联网)和机器学习——基于(ML)的废物管理系统(5]。这些技术可以提供实时的信息垃圾和废物收集卡车提供优化的路径,减少对整个过程的成本和时间。目前的废物管理系统面临的问题安排不当;也就是说,垃圾收集器不知道他们不得不选择浪费。他们也不知道精确的下降位置(6]。一个重要的应用程序是物联网创新已经成为一个有效的设备制造聪明的城市社区。智能城市的基本问题是废物产生的扩张与加快城市社区民众发展(7]。

废物管理可能是一个每日任务在大都市区域涉及安排垃圾卡车路线自然,必须考虑货币和社会元素。其次,长度需要缩写保持战略距离高燃料成本和减少工作和通过应用图假说(8]。的安排提出了物联网产品评价收件箱的填充水平和发送这些信息在网络上为更好的决策。废物管理层次结构如图1。

尽管人类干扰是同样重要的收集、运输、和高效的废物处理,传感器连接到微控制器(9]。因此,他们将提供实时信息垃圾场的垃圾指数和废物的垃圾桶。由于快速增长的居民在世界范围内,每一个材料的使用也呈指数增加,每天产生的垃圾数量也很大。市政当局的普通垃圾桶也成为一个废物收集和管理效率低的主要原因(10]。没有一个可以使用智能垃圾箱的他们,这将提供实时信息和减少废物收集的成本和时间。缺乏认识的人也造成了障碍的高效管理浪费。废物管理系统提出了将检测垃圾桶中的垃圾级别和垃圾场的垃圾索引。在这个系统中,作者使用了Arduino UNO单片机。传感器与单片机进行处理。在这里,我们有一个超声波传感器和湿度传感器部署。超声波传感器将描述各种距离垃圾桶的垃圾。从本质上讲,它是用于太空测量目的和水分传感器决定浪费潮湿或干燥。使用图像处理,我们将测量特定的垃圾场的垃圾指数。 The waste index is often low, medium, or high. Accurate categorization of waste is completed by using a neural network. A dumper truck database has been generated in the given system so that data and details of dumper truck ID, meeting date, meeting time of garbage collection, and so on are collected. The mobile application developed by us will monitor important time movement and track vehicular movement. It will send an optimized track to destination waste to the teamster. The authors employ integrated software and hardware modules.

在本文中,作者开发了一个原型为聪明的废物管理系统使用机器学习,IoT-based技术。4本文最重要的部分包括(a)文献综述,(b)在智能城市废物管理问题,(c)用于原型系统,提出了系统和硬件部分和与其他系统(d)原型的比较和结论。

2。文献综述

废物管理是一个重要的组成部分,保持城市的卫生和健康。发达国家现在有足够的资源和设备来维持这些有利条件,如最新的甚至实时废物产生统计,合格的人员,和当前机群集卡车配备最尖端的技术突破或仪器,如地理信息系统。最后,收集路线和所需的卡车数量为每个浪费比例在每个区域被估计。所有这些活动有助于解决废物处理的问题在一个区域立即解决需要提前向可持续发展(11]。然而,这些垃圾收集方法造成了可持续性通过减少垃圾,污染,和费用,同时提高回收垃圾的质量。因此,工业化经济体应该注意垃圾收集方法如何影响资源的恢复。回购中心建设应优先在新兴国家,大多数非正式检索垃圾的地方。回购的影响集中在资源化应该检查在以后的研究建立在新兴国家恢复项目。的数量可重用、可回收和再生的垃圾收集(非正式废部门应该考虑的12]。

因此preimplemented路边组件的系统,混合收集系统有更多优秀的材料分离率,更好的回收利用率,降低污染率比独家下降系统[13]。此外,试图减少浪费只是回收行为产生重大影响。然而,资源效率的态度对所有废物管理行为的影响可以忽略不计,表明个体在欧盟(EU)不知道之间的联系减少废物和资源效率(14]。长距离的运输垃圾(通常与高频率)到大型处理设施和必要的复杂的废物分离系统最薄弱的点集中的废物管理系统。消耗的能量和恶化的气候变化。垃圾处理在家庭允许消除的不方便扩展的废物管理系统的性质。一些废物管理技术可以在家里使用,根据空间的数量,时间,家庭和金融资源。不幸的是,他们中的大多数(堆肥、厌氧消化和露天焚烧)只能处理有机废物。堆肥是最常见的家居废物管理技术水平。有各种各样的过程和类型的设备,从简单的自制的盒子更先进更昂贵的自动混合机。堆肥允许生物质返回到土壤中的养分。消费者可以得到高质量的肥料。 It will, however, take time. Furthermore, microbes use the energy present in the waste. It is lost from the standpoint of residents [15]。

系统设计这一研究是基于物联网传感的原型。监测垃圾桶的垃圾水平,向服务器发送的数据存储和处理(通过网络)。这些信息是用来计算最好的收集线路人员。将来我们会旨在提高系统对不同类型的垃圾,如固体和液体废物(16]。智能垃圾桶由IoT-based监控实时垃圾收集系统(17,18]。它允许用户跟踪垃圾桶的填充水平,填补状态、挥发性有机化合物(VOC)水平,温度和湿度在任何时候从任何地方。它还确定垃圾容器应清空每个收集周期的结束。此外,该导航系统显示的最佳行驶路线从指定的容器收集垃圾。技术减少旅行距离明显比前面的方法,导致一个更高效的垃圾收集过程和更低的成本19]。最后,作者认为,他们的工作有助于废物管理,因为它是一个有价值的工具,用于技术人员可能发展,提高城镇的垃圾收集系统(20.- - - - - -22]。作者提出了一个独特的城市固体垃圾(垃圾)集合优化模型根据实际实际垃圾收集在斯法克斯场景,然后新的创新的路由方法用于垃圾收集。在整个研究中,所有的方法都被明确提出(23]。

在先前的研究中,基于一个独立的最优路径规划算法(整数线性规划)提供的能力同时选择卡车使用的数量和他们的理想路线,以及考虑的能力限制,如音响效果在街上或最大路径长度为每个卡车。技术集成到开源Net2Plan-GIS规划工具,这使得它更容易应用在真实的场景中,从地理信息系统(GIS)数据库启用数据输入(24]。有一个审查的文献(flp)设施选址问题。这项研究试图检查距离函数的基本概念,在隔爆尤为重要,为了解释这类问题的概念。由于问题的复杂性,许多数学模型进行了研究,并应用了若干优化策略发现算法的解决方案。审查继续通过描述一些重要研究flp直接应用于垃圾收集,一个重要的废物管理活动(25]。

设计师可以帮助减少建筑垃圾由预制组件、标准化材料,利用新兴建筑信息模型(BIM)技术在物理建筑开始。一个有效的废物管理计划的第一步是设计有限的浪费。必须维护和有效地管理水资源在世界各地。建筑中发挥关键作用减少废水和水保护工作。可持续建筑给利益相关者工具来提高效率和减少浪费和温室气体(GHG)排放(26]。研究结果显示,受访者的知识、态度和行为有关食物垃圾都在地图上。然而,大多数受访者认为,减少食物浪费需要一个系统性的方法涉及循环过程减少,重用,并回收减少贫穷的食品处理造成的问题;因此,垃圾中创建膳食准备是在家里担心的一个问题。尽管如此,他们很大程度上同意的建议,一个强制性的私人家庭食物垃圾回收系统介绍,然后立即被当局严密监控,以高效、有效解决食物浪费的紧迫的问题(27]。

利用卷积神经网络(CNN)的电子垃圾分类和R-CNN识别浪费的类别和规模设备照片,一些研究提出了一个独特的电子照相方式识别和分类。建议系统采集、上传、识别的照片为了建立一个垃圾收集计划也可以用于市政持有电子垃圾收集设施。在这种情况下,更快R-CNN可能识别更多的垃圾设备,展示了在这个研究。其他类型的设备提交收集在未来研究中应包括确保分类和检测系统功能。这种策略可能会扩展到其他笨重的垃圾类别与类似的垃圾收集问题[28]。biobased产品日益增长的使用导致了大量的废物管理问题。首先,现在必须确定这些物品是如何管理,这些数据目前不可用。第二,技术的价值最大化biobased货物必须创建(29日]。值得注意的是,这种方法有一定的局限性,评论家选择基于他们认为重要的特征和特性的研究主要集中在评估废物管理战略在国家层面。IO模型的量化和分析评级对更大池的参数,例如,将加强审查(30.]。未来的废物管理是一个复杂的平衡外交,技术,公众获取信息,,最重要的是,善意改善情况(31日]。

根据这份报告,成功的城市垃圾管理基金垃圾管理的需要。市政府将缓解预算负担如果废物处理的可靠性和资源回收利用率提高。例如,收集一半的垃圾和回收15%的塑料内容将涵盖处理塑料垃圾的费用;然而,根据回收率,收集质量,和价格的回收塑料、金融资源的流动可以波动。额外的政策举措,如包装材料的标准化和基础设施建设,从而帮助更好的管理垃圾从长远来看(32]。只有金融和管理方面的和可持续的固体废物综合管理(ISSWM)在尼泊尔都包含在他们的报告。在创建一个尼泊尔直辖市ISSWM系统,未来的研究可能会专注于其他方面,如利益相关者欲望,政策一致性,和家庭的行为(32]。

该研究的作者提出了一个方案,展示了一个聪明的方式来捕捉浪费在一个智能环境。设备是基于物联网传感原型监测本垃圾水平,通过网络传输数据到服务器服务。对于进一步的处理和分析,数据处理服务器上的使用以及在云中。基于这些信息,收集区域分为五个领域,和四个路线,每一个都是分配给浪费卡车为了达到满箱的仿真成功。报告集中在系统的性能和维护成本(33]。作者展示了一个聪明的废物管理系统,包括传感器跟踪本状态(34,35),低功耗的罗拉通信协议,远程数据传输,TensorFlow-based对象检测浪费识别和分类。模型能够检测和区分浪费金属,塑料,纸和类别。然而,增加训练数据,在这种情况下,垃圾图像的数量以及训练时间,提高了模型的精度。此外,为了维护一个自动路由方案可以定义和创建本找到最短路径。有鉴于此,当前的废物管理计划将得到加强,社会可以受益。有鉴于此,目前的废物处置方案应改变,导致世界更环保和健康(36]。

作者提出的系统比现有系统,因为作者使用了图像处理的概念来衡量的废物堆积场指数中未使用现有的系统。这种图像处理的方法是快速和有效的。解决方案主要集中在有效的废物收集处理。在这个项目中,作者使用了图像处理的废物堆积场指数。垃圾索引是每单位面积的浪费。如果某个垃圾场的垃圾指数高,然后是优先考虑垃圾堆积场。作者也部署了传感器的垃圾桶将有助于找到一个垃圾箱的优先级。

3所示。智能城市的废物管理问题

废物管理面临的一个最大的问题就是城市。尽管相当劳动力的浪费,比如垃圾收集器,取消经销商和回收商参与管理智能城市的废物。废物处理系统过程中受影响最严重的部分包括unrecognizing垃圾收集器形式该国最大的非正规部门。这些垃圾收集器通常有他们的社区,50 - 70家庭,而且所有的家庭成员都参与收集全国浪费。这些垃圾收集器管理大约15 - 20%的城市的废物,和他们的家庭的所有成员都参与了这个职业。

3.1。缺乏对废物管理的认识

大多数人没有意识到低效的废物收集和废物管理可以创造环境污染。由于全球快速增长的居民在过去的几十年里,很难管理这样一个巨大的浪费。我们可以宣传中常见的人通过组织研讨会。这个项目是非常重要的,因为它创造了一个国家的公民意识。大多数人都不知道干垃圾和湿浪费在印度,他们不能区分它们。这些人主要属于棚户区地区,所以他们不知道隔离。创建注意卫生,垃圾在每个城市的种族隔离,和社区,组织讲习班和研讨会关于有效的废物管理是非常重要的。传播意识人们会对有效的废物管理有积极的影响。

3.2。城市垃圾分类不当

城市垃圾的分类和处理不当可能会非常危险。它不仅对人类和动物健康的影响,还会阻碍植物的生长。唯一的解决办法是适当的分类、处理和处理城市垃圾的37]。

3.3。参与组织部门实施有效管理的浪费

有效的废物管理系统的执行正成为一种必需品,人们在那个国家参与一些实践适当的废物收集和处理也很重要。我们也看到,拾破烂的人收集垃圾的城市或城镇的不同区域社会的不欣赏任何奖励。因此,给他们适当的指导也是非常重要的。当每个部门同样参与废物管理,任何一个国家或城市可以成为无污染(38]。

3.4。缺乏技术解决方案和公私伙伴关系

执行新技术解决方案是必不可少的一个有效的废物管理系统、物联网、基于机器学习技术,以及其他一些新技术。一些新技术在这个领域可以被证明是最好的。所以,需要一个公私合营的伙伴关系来实现这种类型的系统,我们发现在当前场景(大大减少39]。

3.5。运输的浪费

交通的主要部分用于管理全国浪费。收集的粪便进行使用各种车辆类型,如卡车,拖拉机,和许多更多。在大多数的印度城市,缺乏交通系统,他们可能会使用一些旧的汽车不能够携带浪费效率。这些都是在管理面临的问题,主要是浪费。适当的和有效的运输可以提供一个优化的路径,可以节省很多的时间和金钱40]。

4所示。提出了智能废物管理方法

废物收集和管理通常是识别作为一个低技术含量的事业。然而,物联网和ML-based解决方案有能力改变个人浪费到web容器的聪明,连接对象。一辆报废的卸货卡车在给定的数据库生成系统,数据和细节的翻斗车ID、会议日期,会议时间的垃圾收集,收集等等。这种技术跟踪所有的卡车司机的活动和废物管理的垃圾收集系统。这个系统允许准时废物收集和汽车跟踪数据库还允许利用全球定位系统(GPS)自动化。

提出的系统图2作者可以管理和监督整个过程的废物收集和有效的废物处理,降低的缺点,如使用最少的方式,燃料价格,洁净自然,和可用的工具。

全球定位系统采用卫星来确定车辆,人,或其他资产的准确位置和记录定期资产的位置。卡车的详细信息被转发到数据中心与远程通信接口。的帮助下跟踪系统,当局的废物管理组织可以跟踪他们的汽车。我们的系统提供了一个优化的路径收集废物,可以节省时间和提高工作的效率。在这个系统中,我们已经使用Arduino UNO单片机。传感器与单片机进行处理。超声波传感器测量范围从2厘米到400厘米无触点的函数。湿度传感器也被用来检测是否浪费是湿的或干的。开发手机应用程序存储驱动程序和相关的各种记录的历史浪费。在这个应用程序中,我们还利用图像处理测量某个垃圾场的垃圾指数。 The waste index can be low, medium, or high.

根据印度的情况下,公民部门完全负责妥善管理不同类型的废物在他们特定的大都市。不过,奥巴马政府没有完成他们的职责找到有效的方法来收集、运输和处置废物的正常。

实时监控系统如图3。有时,浪费与排泄混合产品的人类和动物,可传播多种疾病。所以适当的和有效的废物管理就必须有良好的卫生习惯。隔离的废物源本身是一个浪费的有效管理的重要策略。废弃物隔离在印度不是正确完成。根据最新的报告,没有一个国家或城市隔离可以达到100%,但最多75%的隔离可以通过适当的实践来实现。剩下25%的垃圾仍在环境中。适当的隔离实践会导致健康和卫生的环境。

5。实验装置

硬件组件使用如下:(我)Arduino UNO单片机(2)超声波传感器(3)湿度传感器蜂鸣器(iv)领导(v)跳线

聪明的废物管理系统可以管理和监督使用机器学习和物联网。作者提出的系统功能与超声波传感器和湿度传感器,如图4。超声波传感器将描述各种距离垃圾桶的垃圾。这个传感器测量范围从2厘米到400厘米无触点的函数。这些传感器部署在垃圾桶,垃圾桶的垃圾他们检测水平。Arduino UNO单片机进一步给出了迹象。超声波传感器提供废物指数(即。,low, medium, or high) to the mobile application. This technique monitors the dustbins and notifies the level of waste in the dustbins. The system employs sensors, buzzer, Arduino UNO microcontroller, and LED. Therefore, implementing the proposed system will keep the cities free from hazardous diseases and environmental pollution by detecting the level of waste in the dustbins and the dumping grounds by providing a graphical image. We used an android application for locating the shortest path of reaching over one dustbin and generating alerts.

如果我们坚持一贯的路线图,那么它可能是一些装垃圾桶清洁时的情况,而充满了垃圾桶会清洗后(41,42]。然后会有满溢的垃圾桶的道路,从而导致土地污染。卡车司机将被引导通过移动应用程序,它显示一个垃圾箱的优先级通过图像处理与存储的数据。废物收集的跟踪卡车将提供一个优化的路线基于实时数据的浪费的水平在每个城市的废物收集网站。实时传感器数据将有助于找到一个垃圾桶在其他箱子的优先级,可以同步谷歌地图API和直接沿着最佳路径的卡车司机从一个高优先级的位置更低的。建议的解决方案将避免任何垃圾箱的溢出,减少不卫生的条件。此外,这种技术将有助于物流以及人力资源的优化城市的市政机构。

数据用于此实验装置是可用的https://drive.google.com/file/d/1lE4GZq-sUzFsilIcGVgVScb87aorKJfW/view?usp=drivesdk。

5.1。硬件

5.1.1。Arduino UNO单片机

Arduino UNO图所示5是一个ATmega328P-based单片机板(数据表)。以14个数字针(包括6 PWM输出),6个模拟输入,16兆赫(CSTCE16M0V53-R0)陶瓷谐振器,一个USB连接,电源连接器,ICSP头和重置按钮。它有所有必要的元素来支持微控制器;就将它连接到一台电脑USB电缆或权力开始使用AC-to-DC转换器或电池。你可以玩你的UNO不用担心,和你可以改变芯片的雄鹿没有太多思考做错了什么。

5.1.2中。超声波传感器

超声波传感器在图6用超声波声波电波测量设备,计算物体的距离。超声波传感器利用超声波脉冲传感器发送和接收附近的一个项目的信息。高频声波反射边界生成不同的回波模式。

5.1.3。湿敏元件

这个传感器如图7检测水的体积含量在湿润的土壤和生产水平。提供的传感器是模拟和数字输出,允许模拟和数字用法。在这篇文章中我们将接口传感器在两种模式下。因此,让我们开始我们的课Arduino连接与土壤水分传感器。

5.1.4。蜂鸣器

压电蜂鸣器也被称为一个Arduino蜂鸣器图所示8。它本质上是一个小喇叭,您可以直接链接到Arduino。在一个频率,你可以让它听起来。蜂鸣器发出声音的压电效应。

是5.1.5。领导

发光二极管,如图9都很小,明亮的灯光用于各种目的。首先,我们将努力眨眼一个显微镜,Hello World。它是如此基本,你开关一盏灯。设置这个关键的基础是一个坚实的基础为你当我们在日益复杂的测试工作。

5.1.6。跳线

电缆杜邦也被称为跳线。他们是廉价的和有用的连接设备如传感器,Arduino董事会,董事会。电缆由男人,男人,男人,女人,女人对男人。

这两个产品你想互连可以购买。杜邦电缆适用于内部布线,电子工程,和真正的Arduino产品办公设备,音频和视频的机器。他们是健壮、可重用和易于使用和安装。

6。结果分析

提出的系统架构图所示10。智能垃圾箱是安装一个超声波传感器测量超声波的垃圾箱的距离或水平和湿度传感器检测是否浪费是湿的或干的。超声波传感器和湿度传感器连接到Arduino UNO微控制器单元。电源、LED、和蜂鸣器在上面的系统。上的数据被发送到接收者发送方多少垃圾箱水平一直使用物联网了。在接收端,暗示用户通过一个移动应用程序。

根据他所受到的迹象,他可以注意到垃圾箱的水平了。该系统做如下:(1)确定了垃圾桶(2)系统的指示(3)通过物联网通信框架

上面讨论系统的实现提供了有效的废物收集优化路径。该系统减少了基础设施、评级、和维护成本30%。智能垃圾箱表现相比普通的垃圾桶。这种情况由于数字监控和浪费垃圾压实技术的融合。通过这种方式,减少废物数量的80%需要皮卡,导致劳动力减少,污染,燃料使用和交通拥堵。智能垃圾技术正变得更有价值,他们将继续发挥更大的作用在协助私营企业和政府机构在提高会议效率和减少废物的目标。

作者提出的系统也消除了不必要的废物收集的风险,包括燃料和员工的时间。全球废物产生率增加。随着人口快速增长,产生的垃圾数量预计将增长到2026年的25亿吨。根据固体废物管理报告由联合国、浪费负责温室气体排放是一个重要的因素。图11显示生成不同类型的浪费在家里。

7所示。比较与其他系统

7.1。集成线性模型(ILM)

ILM直线模型,减少了固体废物在社区的整体价格。一个集成线性模型是一个模型,用于在大都会城市减少浪费。这个模型是一个平衡的网络模型用于管理全国浪费。这个模型有三个组件:(1)Garbage-producing部门(2)Garbage-cleaning部门(3)Garbage-extracting温室气体

这里,产生的废物处理的废物清洗行业,回收后的最终废物产生和改变为可重用的元素。转换之后,它将被转移到社会。

7.2。先进的位置模型(ALM)

给定模型的主要原则的问题集中于管理浪费以环保的方式。ALM可以控制的积极贡献或参与好本地人,加强国家的生活标准。ALM的主要基本是“自我管理”。

7.3。混合整数线性目标规划模型

这个编程模型的目的是获取初始矩阵使用井斜变量作为休闲裤。他们还建立了双重的并发症并显示,dual-based评估优先元素生成一个绝对温标(43]。表达式的整数目标规划模型对原始和双并发症。给定模型的主要目的如下:(1)反政府利率(2)无关的废纸的目标(3)浪费检索目标

7.4。整数规划模型(IPM)

这个模型是一个集成的固体废物管理的安排。有77个季度和八个独立的季度。该模型旨在建立一个化肥厂,回收系统,自动堆肥厂,资源描述框架(RDF)系统,蠕虫的堆肥系统,和垃圾填埋场区发展身边这样的植物,减少运输成本。

所有上面提到的模型是基于一些旧的技术,我们提出的模型是基于物联网的最新技术(物联网),毫升(机器学习),GPS(全球定位系统)和神经网络。一辆报废的卸货卡车在给定的数据库生成系统,数据和细节的翻斗车ID、会议日期,会议时间的垃圾收集,收集等等。这种技术跟踪所有的卡车司机的活动和废物管理的垃圾收集系统17]。这个系统允许准时废物收集和允许汽车跟踪数据库利用GPS自动化和减少缺点,如使用最少的方式,燃料价格,洁净自然,和可用的工具。使用最新的技术和流程在上面的系统不够好,以确保实际后果和一个完美的绿色环境。

7.5。比较不同的机器学习算法的准确性

机器学习模型的性能可以提高通过使用一个更大的数据集。Scikit-learn提供了四种常用的机器学习模型。随机森林分类器的初始模型。大量不同的数据采集样本和“树木”生长。基于贝叶斯定理的假设的独立的预后因子,第二个模型是一个朴素贝叶斯分类器。作为一种神经网络,第三个模型考虑多层感知器分类器。层次网络体系结构包括输入层,输入值输入到网络,进行功能分类,但发现隐藏的图层,图层操作类似于隐藏的水平但显示分类的结果。第四是支持向量机(SVM)模型,用于二进制分类。如果一个新的数据点到超平面的一侧,它可能是机密。培训的四个模型,根据照片标记类型的浪费和上传到一个网站。 As a result of the scanning procedure, certain characteristics of the pictures were retrieved to be utilized in training and testing the model. Thus, the four models were trained to recognize 15,000 pictures of both biodegradable and nonbiodegradable garbage. The mean accuracy and the percentage accuracy obtained are shown in Table1。

8。结论

使用互联网的事情,这项研究说明了智能废物管理可以完成。这个方法确保废物收集尽快达到最高水平。结果,系统将提供准确的报告,因此提高其效率。作者打算发展一个聪明的废物管理系统基于可持续发展的观念,综合废物管理。垃圾填埋场的关闭可能带来的各种潜在危险由于公共卫生可能会受到影响。开放的废品场和燃烧不良的浪费会导致环境污染和许多危险的疾病。应该有一个系统,可以有效地监督废料的处理和收集和管理的全面增长多余的浪费。我们提出的系统收集和有效地把浪费当作与其他模型相比。它还可以节约燃料成本以及时间。垃圾收集系统也跟踪卡车,它提供了实时的卡车的实时位置,从而提高工作效率。 All the previous waste management models mainly focus on increasing sustainability and ignoring the overall system’s time and cost. However, our waste management technique is sustainable and reduces the time and cost of the setup. With the help of image processing, the system predicted the waste index of a particular dumping ground. According to the priority, the waste-collecting vans will collect waste, which saves much time. With respect to the infrastructure in India, the model proposed in this paper is designed to integrate the different stakeholders of the waste management system, such as smart bins and sensors at the source area and vehicles. The system is efficient and effective because smart bins, collection vehicles, and routes are dynamically updated.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现已被存入https://drive.google.com/file/d/1lE4GZqsUzFsilIcGVgVScb87aorKJfW/view?usp=drivesdk存储库。编码用于本文只要是必需的。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

所有作者的贡献同样显著,写作本文。所有作者阅读和批准最终的手稿。