Wykrywanie śmieci za pomocą drona i konwolucyjnych sieci neuronowych

Abstract

Wychodząc na spacer do lasu, w wielu miejscach w Polsce i na świecie można natknąć się na śmieci i zanieczyszczenia, porzucone przez człowieka. Ten negatywny "trend"pomimo wielu wprowadzonych przepisów oraz akcji w stylu "Dzień sprzątania Ziemii"nadal jest dość popularny i pomimo wielu prób utrzymanie stanu lasów w czystości w ciąż jest zadaniem niewykonalnym. W pracy podjęto próbę wizualizacji stanu zanieczysczenia polskich lasów, za pomocą drona wykonującego misje po lasach w celu skanowania runa leśnego i wykrycia śmieci przy pomocy konwolucyjnych sieci neuronowych i algorytmu YOLO. Dzięki temu powstać może mapa podobna do popularnej mapy smogowej, która uświadomiła by ludziom w większym stopniu skalę śmiecenia w lasach oraz mogłaby pomóc samorządom w sprawniejszym ich oczyszczaniu za pomocą dostarczania danych i analiz, na podstawie których można wykrywać skupiska śmieci oraz określać ich rozmiar i ilość. Testy drona wraz z algorytmem przyniosły satysfakconujące wyniki, aby można było wprowadzić skanowanie i analiże lasów na globalną skalę jest jednak potrzebne usprawnienie drona jak i jego produkcję w większej ilości