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 cách khác biệt và tốt hơn bằng cách sử dụng thị giác máy tính. TrashBestie sử dụng công nghệ học sâu và tiên tiến để giúp mọi người hành động nhằm làm cho hành tinh sạch hơn và bền vững hơn.

Nhóm đứng sau TrashBestie hình dung ra một tương lai mà rác thải không còn là mối phiền toái mà là cơ hội cho sự 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 suy nghĩ này, TrashBestie đã trở thành giải pháp kỹ thuật số giúp mọi người đưa ra quyết định quản lý rác 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 rác thải có trách nhiệm và thúc đẩy một hành tinh sạch hơn cho các thế hệ tương lai.

Gặp gỡ đội ngũ đằng sau TrashBestie

Trước khi tìm hiểu sâu hơn về công nghệ tiên tiến đằng sau TrashBestie, hãy cùng gặp gỡ những người sáng tạo ra nó:

• Helge Rölleke : Có kinh nghiệm trong lĩnh vực bán hàng chăm sóc sức khỏe, Helge chuyển sang khoa học dữ liệu và tiến hành nghiên cứu đột phá về hiệu suất công ty và chế độ đãi ngộ của giám đốc điều hành. Anh ấy cũng là người đam mê nấm và cởi mở với các cơ hội khoa học dữ liệu mới.
  ‍
• Tôi : 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 : Nhà khoa học dữ liệu cấp cơ sở có chuyên môn về phân tích dữ liệu, học máy, v.v. Simantini là người ủng hộ mạnh mẽ cho phát triển nguồn mở, người liên tục khám phá các công nghệ mới và theo đuổi lối sống cân bằng, bền vững.
  

Hành trình đến với Machine Learning và Vision AI

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

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 máy học. Cách dữ liệu có thể khám phá ra những hiểu biết sâu sắc và tối ưu hóa các quy trình đã khiến cô ấy say mê. Đó là lý do tại sao cô ấy tham gia Bootcamp, nơi cô ấy gặp Simantini và Helge.

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

Chọn Ultralytics YOLO cho TrashBestie

Việc TrashBestie sử dụng Ultralytics YOLOv8 làm công cụ chính là mang tính chiến lược.

• Thân thiện với người dùng: Vì YOLOv8 là mã nguồn mở và dễ sử dụng nên nhóm có thể dễ dàng tiếp cận.
  ‍
• Độ chính xác: YOLOv8 cung cấp độ chính xác tốt hơn, đặc biệt là về điểm số chính xác.
  ‍
• 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 thải cá nhân, sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa quy trình thành bốn bước đơn giản:

1. Phát hiện bằng camera của bạn. Sử dụng camera của thiết bị để chụp ảnh vật phẩm thải mà bạn không biết 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 thải khác nhau.
   ‍
3. Thông tin chi tiết về giáo dục. TrashBestie không dừng lại ở các khuyến nghị. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về giáo dục cho người dùng để hiểu các phương pháp xử lý chất thải được đề xuất. Đổi lại, điều này thúc đẩy việc học tập lâu dài và thói quen xử lý chất thải có ý thức.
   ‍
4. Dễ sử dụng và dễ truy cập. Ứng dụng này thân thiện với người dùng và dễ truy cập cho tất cả mọi người, giúp phân loại rác thải có trách nhiệm với môi trường trở nên khả thi với bất kỳ ai sử dụng thiết bị Android.

Hãy thử xem

Xây dựng TrashBestie

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

1. Ghi nhãn và chú thích. Hình ảnh được ghi nhãn và chú thích cẩn thận bằng các công cụ như Roboflow để tạo ra một tập dữ liệu mạnh mẽ phục vụ cho mục đích đào tạo.
   ‍
2. Xuất tập dữ liệu. Sau khi xuất tập dữ liệu được gắn nhãn, tập dữ liệu phát hiện đối tượng đã sẵn sàng để đào tạo.
   ‍
3. Đào tạo với YOLOv8. Mô hình YOLOv8 được đào tạo trên tập dữ liệu đã xuất, tập trung vào việc tinh chỉnh các tham số của nó để cải thiện độ chính xác phát hiện đối tượng.
   ‍
4. Triển khai Streamlit. Mô hình YOLOv8 được tích hợp vào ứng dụng Streamlit, đảm bảo 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 cải thiện bằng cách thêm bản địa hóa, giúp ứng dụng dễ truy cập hơn trên iOS và Android và tinh chỉnh các kỹ thuật xử lý hình ảnh. Nhóm cam kết liên tục cải thiện hiệu suất và độ chính xác của ứng dụng.

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

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

Liên hệ với nhóm TrashBestie:

Helge: LinkedIn, GitHub

Simantini: LinkedIn, GitHub , Medium

Của tôi: LinkedIn