情報技術によって社会のあり方が変化してきている中、ポルトガルの大学ではゴミコンテナの回収方法に関する新しい試みについて発表した。特徴量と呼ばれる画像技術に利用されている数値を検出する手法であるVector of Locally Aggregated Descriptors(VLAD)とYOLOv2の組み合わせによって、ゴミコンテナの識別と分類を自動化できる可能性を見い出したのである。

カステロブランコ工科大学では視覚的な識別方法より、自動的にどんなコンテナ種別かを判定する仕組みをIoTとAIの技術を組み合わせることで実現可能だと考えた。もともと人間がこの分類のはずだと考えてコンテナの種別を決めていたが、収集や処理の効率上げて無駄なコストを省くのが課題となっていた。その解決方法としてRadio Frecuency Identifier(RFID)を搭載したICチップ付きのコンテナを使用することも考えられていたものの導入コストが高いという課題があった。そこで同大学のMiguel Valenteらは、VLADとYOLOv2を用いるIoTの開発によりコンピュータビジョンによる検出と識別によりコスト削減を図れると考えて研究を行ってきたのだ。

同大学の報告では90%という高い精度でのゴミの検出と識別が実現できた。まだテストも教育も不十分ではあるものの、この結果からAIによる認識での自動分別が実現できる可能性が示唆された。同大学では検証を続けることによりモバイル端末への実装も可能な開発を進めるとともに、YOLOv2の有用性を示していきたいとコメントしている。この研究によりゴミコンテナの処理が自動化され、スマートシティの実現に一歩近づくと期待される。


*本記事に掲載している写真と本文は関係がありません

この記事を書いた人

THINK WASTE 編集部

こんにちは、THINK WASTE編集部です。ご覧いただき誠に有難うございます。国内外のリサイクルの取組事例や再生可能エネルギー技術、資源循環型社会構想など、先進的な廃棄物利活用に関する情報をお届けいたします。