Một Tương Lai Xanh Hơn Thông Qua Vision AI và Ultralytics YOLO

TrashBestie là một ứng dụng mới giúp chúng ta phân loại và quản lý rác thải theo một cách khác biệt và tốt hơn bằng cách sử dụng thị giác máy tính. TrashBestie sử dụng học sâu và công nghệ tiên tiến để giúp mọi người hành động để làm cho hành tinh sạch hơn và bền vững hơn.

Đội ngũ đằng sau TrashBestie hình dung một tương lai nơi rác thải không còn là một sự phiền toái mà là một cơ hội để thay đổi tích cực. Phân loại rác thải rất quan trọng để bảo vệ môi trường, tiết kiệm tài nguyên và giảm ô nhiễm. Với ý nghĩ này, TrashBestie đã trở thành giải pháp kỹ thuật số trao quyền cho các cá nhân đưa ra các quyết định quản lý chất thải sáng suốt một cách dễ dàng. Mục tiêu rất rõ ràng: truyền cảm hứng cho một phong trào tập thể hướng tới quản lý chất thải có trách nhiệm và thúc đẩy một hành tinh sạch hơn cho các thế hệ mai sau.

Gặp gỡ đội ngũ đằng sau TrashBestie

Trước khi chúng ta đi sâu vào công nghệ tiên tiến đằng sau TrashBestie, hãy cùng gặp gỡ những người tạo ra nó:

• Helge Rölleke: Có kinh nghiệm trong lĩnh vực bán hàng chăm sóc sức khỏe, Helge đã chuyển sang khoa học dữ liệu và thực hiện nghiên cứu đột phá về hiệu quả hoạt động của công ty và lương thưởng của giám đốc điều hành. Anh ấy cũng là một người đam mê nấm và sẵn sàng đón nhận những cơ hội khoa học dữ liệu mới.
  ‍
• My: Một nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển giao diện người dùng kết hợp các kỹ năng để giải quyết các thách thức phức tạp và tạo ra các ứng dụng web thân thiện với người dùng.
  ‍
• Simantini Shinde: Một nhà khoa học dữ liệu cấp dưới có chuyên môn về phân tích dữ liệu, học máy và hơn thế nữa. Simantini là một người ủng hộ mạnh mẽ cho phát triển mã nguồn mở, người liên tục khám phá các công nghệ mới và theo đuổi một lối sống cân bằng, bền vững.
  

Hành trình đến với Học máy và Thị giác AI

Helge bắt đầu nghiên cứu học máy trong luận văn thạc sĩ của mình, xem xét mối liên hệ giữa mức lương của người quản lý với sự thành công của công ty. Điều này liên quan đến việc sử dụng các mô hình hồi quy và các kỹ thuật học máy. Helge đã có thể đi sâu hơn vào thế giới thị giác AI tại Bootcamp của Spiced Academy. Tại đây, anh ấy đã thử nghiệm với học sâu và xác định tính hữu ích của các mô hình Ultralytics YOLO.

My có một người bạn đã chia sẻ các dự án khoa học dữ liệu của mình, điều này đã khơi dậy sự quan tâm của cô ấy đối với học máy. Cách dữ liệu có thể khám phá ra những hiểu biết sâu sắc và tối ưu hóa các quy trình đã mê hoặc cô ấy. Đó là lý do tại sao cô ấy tham gia Bootcamp, nơi cô ấy gặp Simantini và Helge.

Simantini bắt đầu khám phá học máy trong luận văn thạc sĩ của mình. Cô phát hiện ra tiềm năng của nó trong lĩnh vực công việc của mình, liên quan đến việc đánh giá thiệt hại công trình do động đất gây ra. Sau khi tốt nghiệp, Simanti đã có những công việc khác nhau liên quan đến dữ liệu. Những công việc này cuối cùng đã dẫn cô đến một bootcamp khoa học dữ liệu và khơi dậy sự quan tâm của cô đối với ML và thị giác AI.

Tại sao TrashBestie chọn Ultralytics YOLO

Việc TrashBestie sử dụng Ultralytics YOLOv8 làm công cụ chính là một quyết định chiến lược.

• Dễ sử dụng: Vì YOLOv8 là mã nguồn mở và dễ sử dụng, nên nhóm phát triển có thể dễ dàng tiếp cận và làm chủ công nghệ này.
  ‍
• Độ chính xác: YOLOv8 cung cấp độ chính xác cao hơn, đặc biệt là về điểm số precision.
  ‍
• Tính linh hoạt: Nhóm có thể tích hợp YOLOv8 một cách liền mạch với Roboflow, giúp nâng cao quy trình làm việc của họ.
  

TrashBestie hoạt động như thế nào?

TrashBestie hoạt động như một trợ lý phân loại rác cá nhân, sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa quy trình thành bốn bước đơn giản:

1. Phát hiện bằng camera. Sử dụng camera của thiết bị để chụp ảnh vật phẩm rác mà bạn không chắc chắn cách xử lý.
   ‍
2. Nhận dạng tức thì. Nhờ công nghệ nhận dạng hình ảnh của YOLOv8, ứng dụng có thể nhanh chóng phân tích hình ảnh và xác định các loại rác khác nhau.
   ‍
3. Thông tin chi tiết mang tính giáo dục. TrashBestie không chỉ dừng lại ở các đề xuất. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết mang tính giáo dục cho người dùng để hiểu các phương pháp xử lý rác được đề xuất. Từ đó, thúc đẩy việc học tập lâu dài và thói quen thải rác có ý thức.
   ‍
4. Dễ sử dụng và dễ tiếp cận. Ứng dụng này thân thiện với người dùng và dễ tiếp cận với tất cả mọi người, giúp mọi người sử dụng thiết bị Android có thể phân loại rác một cách có trách nhiệm với môi trường.

Dùng thử

Xây dựng TrashBestie

Quá trình phát triển của TrashBestie bao gồm một loạt các bước quan trọng:

1. Gắn nhãn và chú thích. Hình ảnh được gắn nhãn và chú thích cẩn thận bằng các công cụ như Roboflow để tạo ra một bộ dữ liệu mạnh mẽ cho quá trình huấn luyện.
   ‍
2. Xuất bộ dữ liệu. Sau khi xuất bộ dữ liệu đã được gắn nhãn, bộ dữ liệu phát hiện đối tượng đã sẵn sàng cho quá trình huấn luyện.
   ‍
3. Huấn luyện với YOLOv8. Mô hình YOLOv8 được huấn luyện trên bộ dữ liệu đã xuất, tập trung vào việc tinh chỉnh các tham số của nó để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện đối tượng.
   ‍
4. Triển khai Streamlit. Mô hình YOLOv8 được tích hợp vào ứng dụng Streamlit, đảm bảo khả năng phát hiện đối tượng hiệu quả và chính xác. Ứng dụng này được lưu trữ trên GitHub bằng YOLOv8 và Streamlit để phát hiện và theo dõi đối tượng.
   

Tương lai của TrashBestie

TrashBestie đang tiếp tục được cải thiện bằng cách thêm tính năng bản địa hóa, giúp ứng dụng dễ tiếp cận hơn trên iOS và Android, đồng thời tinh chỉnh các kỹ thuật xử lý hình ảnh. Nhóm phát triển cam kết không ngừng nâng cao hiệu suất và độ chính xác của ứng dụng.

Hãy xem dự án của họ trên Devpost, bao gồm một thư viện ảnh và một video trên YouTube giới thiệu chi tiết về công việc của họ.

TrashBestie đang thực hiện sứ mệnh cách mạng hóa việc quản lý chất thải và làm cho hành tinh của chúng ta sạch hơn và bền vững hơn. Đây là bước đầu tiên vào tương lai, thậm chí có thể cách mạng hóa quan niệm về nghề nghiệp quản lý chất thải. Hãy tham gia cùng họ trên hành trình thú vị hướng tới một tương lai xanh hơn!

Liên hệ với nhóm TrashBestie:

Helge: LinkedIn, GitHub

Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium

My: LinkedIn