Datenakquise für die Digitalisierung der Handsortierung: Methodik und erste Erkenntnisse

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Abstract

Die manuelle Sortierung von Abfällen in Sortierkabinen ist physisch und geistig herausfordernd, deshalb befasst sich das Projekt recAIcle mit der Entwicklung eines Assistenzsystems für Sortiermitarbeiter:innen. Für die Entwicklung des Systems sind fortschrittliche Künstliche Intelligenz- und Machine Learning-Modelle erforderlich, sowie hochwertige Trainingsdaten. Die Qualität der öffentlich verfügbaren Trainingsdaten ist oft begrenzt, daher ist es wichtig, maßgeschneiderte Datensets zu erstellen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Im Digital Waste Research Lab des Lehrstuhls für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben wurden experimentell Trainingsdaten für die Objekterkennung, Klassifikation und Aktionserkennung des recAIcle Systems gewonnen. Die Methodik und die Ergebnisse der Trainingsdatenakquise werden in diesem Beitrag vorgestellt.
Original languageGerman
Title of host publication13. Wissenschaftskongress Kreislauf- und Ressourcenwirtschaft
Subtitle of host publicationam 15. und 16. Februar 2024 an der Technischen Universität Wien
PublisherDeutsche Gesellschaft für Abfallwirtschaft e.V.
Pages171-174
ISBN (Electronic)978-3-99106-120-5
DOIs
Publication statusPublished - 15 Feb 2024
Event13. DGAW-Wissenschaftskongress: Abfall- und Ressourcenwirtschaft - TU Wien, Wien, Austria
Duration: 15 Feb 202416 Feb 2024

Conference

Conference13. DGAW-Wissenschaftskongress: Abfall- und Ressourcenwirtschaft
Country/TerritoryAustria
CityWien
Period15/02/2416/02/24

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