Çocuklara geri dönüşüm bilinci kazandırmak için gömülü derin öğrenmeye sahip bir atık kutusu tasarlamak
Designing a waste bin with installed deep learning to give recycling awareness to children
Yazar: ONUR KARA
Danışman: DOÇ. DR. AYŞE DEMİRHAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
Günümüzde atıkların doğru sınıflandırılmasındaki en büyük sorunlardan birisi insanların geri dönüşüm bilincine sahip olmamasıdır. Bu bilincin çocukluk döneminde insanlara kazandırılması için anaokullarında ya da ilkokullarda eğitim verilmekte ve çocukların kendileri için tasarlanmış geri dönüşüm kutularını doğru kullanmaları beklenmektedir. Bu çalışmada, çocuklarda çevre bilincini artırmak ve geri dönüşüm kutularını daha etkin kullanmaları için çocukları eğitmek amacıyla akıllı ve gömülü sisteme sahip bir geri dönüşüm kutusu tasarlanmıştır. Bu akıllı geri dönüşüm kutusu, Raspberry Pi 4B işlemci tarafından kontrol edilen bir görüntü işleme sistemine sahiptir. 4 hazneli ve kapaklı geri dönüşüm kutusunda çocuk herhangi bir hazne kapağına atık bıraktığında sistem çalışmaya başlar. Kameralar yardımıyla atık görüntüler elde edilir ve eğitimli derin sinir ağı ile sınıflandırılır. Çocuğun atığı doğru hazneye mi yoksa yanlış hazneye mi attığı belirlenir. Geri dönüşüm kutusuna konulan LCD ekran ile eğlenceli içeriklerle yönlendirmeler yapılarak çocuğun atıkları doğru hazneye koyması sağlanır. Atık görüntülerin sınıflandırılması için DenseNet-201, NasNetMobile ve VGG16 modellerinden oluşan önceden eğitilmiş bir MultiNet sinir ağı kullanılmaktadır. Bu çalışmada önceden eğitilmiş derin sinir ağlarının ilgili probleme göre eğitiminin devam ettirilmesine imkan veren transfer öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Çocukların okullarda kullanabilecekleri 4 tür atıktan (kağıt, plastik, cam, metal) oluşan toplam 1075 adet görsel içeren yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu çalışma sonucunda 7-kat çapraz doğrulama kullanılarak %98'lik sınıflama doğruluğu elde edilmiştir.

Abstract:
Today, one of the biggest problems in the correct classification of waste is that people do not have the awareness of recycling. In order to bring this awareness to people in childhood, education is given in kindergartens or primary schools and children are expected to use the recycling bins designed for them correctly. In this study, a smart and embedded recycling bin was designed in order to increase environmental awareness in children and to train children to use recycling bins more effectively. This smart recycle bin has an image processing system controlled by the Raspberry Pi 4B processor. The system starts to work in the 4-compartment and lidded recycling bin when the child leaves garbage on any compartment cover. With the help of cameras, waste images are obtained and classified by a trained deep neural network. It is determined whether the child puts the trash in the correct bin or the wrong bin. With the LCD screen placed in the recycling bin, the child is guided to put the waste in the right compartment by making directions with entertaining content. A pre-trained MultiNet neural network consisting of DenseNet-201, NasNetMobile and VGG16 models is used for classification of waste images. For this study, the transfer learning method was used while retraining the pre-trained deep neural network. A new data set containing a total of 1075 images consisting of 4 types of waste (paper, plastic, glass, metal) that children can use in schools was created. As a result of this study, 98% classification accuracy was obtained by using 7-fold cross validation.