Resumen de Parámetros de caracterización en zonas urbanas para detectar residuos sólidos mediante visión artificial

Crhistian Zahir Diaz Garcia, Diego Andrés Castellano Carvajal, Byron Medina Delgado, Sergio Alexander Castro Casadiego, Carlos Vicente Niño Rondón

• español

  Objetivo: Determinar las condiciones de adquisición de imágenes en zonas urbanas para detectar residuos sólidos mediante técnicas de visión artificial. Metodología: Se seleccionaron dos zonas urbanas, se definieron los parámetros de caracterización y se aplicaron las técnicas de segmentación por color y detectores en cascada, por último, se evaluó la eficiencia de las técnicas de detección de residuos aplicadas. Resultados: En los parámetros de caracterización para alturas de 1.5 m y 0.5 m, ángulos de inclinación de 60°y 20°, niveles de luminosidad entre 300 a 1800 Lux, se obtuvo la exactitud de la técnica de segmentación por color con valores del 71 % al 96 %, a su vez, la exactitud de la técnica de detector en cascada tuvo valores del 70 % al 96 %. Conclusiones: Se determinó que, tanto para el rendimiento de la técnica de segmentación por color como para la técnica de detector en cascada, el parámetro de caracterización que más afectó la eficiencia, es el ángulo de inclinación, obteniendo una exactitud promedio de 92.25 % y 94 % para un ángulo de 20°, mientras que, en un ángulo de 60° la exactitud promedio fue de 73 % y 76.75 %.

• English

  Objective: To determine the conditions for image acquisition in urban areas to detect solid waste using artificial vision techniques. Methodology: Two urban areas were selected, characterization parameters were defined and color segmentation and cascade detector techniques were applied. Finally, the efficiency of the applied residue detection techniques was evaluated. Results: In the characterization parameters for heights of 1.5 m and 0.5 m, inclination angles of 60° and 20°, brightness levels between 300 to 1800 Lux, the accuracy of the color segmentation technique was obtained with values from 71 % to 96 %, while the accuracy of the cascade detector technique had values from 70 % to 96 %. Conclusions: It was determined that, both for the performance of the color segmentation technique and for the cascade detector technique, the characterization parameter that most affected the efficiency is the tilt angle, obtaining an average accuracy of 92.25 % and 94 % for an angle of 20°, while, at an angle of 60° the average accuracy was 73 % and 76.75 %.