Hệ Thống Quản Lý và Phân Loại Rác Thải Tự Động

• Tác giả: Đặng Thanh Duy
• Người hướng dẫn: ThS. Huỳnh Thị Thu Hiền
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Hệ Thống Quản Lý Và Phân Loại Rác Thải
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.2. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
• 1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. BỐ CỤC QUYỂN BÁO CÁO
• 1.6. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 1.6.1. Trí tuệ nhân tạo là gì?
• 1.6.2. Các lĩnh vực ứng dụng của AI
• 1.7. CẤU TRÚC MẠNG NƠRON
• 1.7.1. MÔ HÌNH HUẤN LUYỆN YOLO
• 1.7.1.1. Mạng neuron tích chập
• 1.7.1.2. Hàm chi phí (Loss function)
• 1.7.1.3. Quy trình phát hiện đối tượng
• 1.7.2. MÔ HÌNH HUẤN LUYỆN SSD
• 1.7.2.1. Rút trích đặc trưng
• 1.7.2.2. Bộ dự đoán tích chập dùng dự đoán đối tượng
• 1.7.2.3. Sử dụng nhiều tỷ lệ cho ánh xạ đặc trưng để phát hiện đối tượng
• 1.7.2.4. Lựa chọn box mặc định
• 1.7.2.5. Phát hiện đối tượng
• 1.7.2.6. Box mặc định và ma trận đặc trưng nhiều tỷ lệ
• 1.7.2.7. Kiến trúc mạng SSD
• 1.7.2.8. Hàm chi phí (Loss Function)
• 1.7.2.9. Tỷ lệ co giản và tỷ lệ khung hình của box mặc định
• 1.7.3. MÔ HÌNH HUẤN LUYỆN YOLOV8
• 1.7.3.1. Giới thiệu về mô hình YOLO và các phiên bản của mô hình YOLO
• 1.7.3.2. Giới thiệu mô hình YOLOv8
• 1.7.3.3. Kiến trúc mạng YOLOv8
• 1.8. SO SÁNH YOLO VÀ SSD
• 1.8.1. Về phương pháp
• 1.8.2. Về thực nghiệm
• 1.9. GIỚI THIỆU VỀ NỀN TẢNG TRỰC TUYẾN FIREBASE
• 1.10. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM LẬP TRÌNH WEB VSCODE
• 1.11. CÁC PHẦN MỀM ĐƯỢC DÙNG ĐỂ HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH AI
• 1.11.1. Phần mềm gán nhãn dữ liệu LabelImg
• 1.11.2. Nền tảng trực tuyến Kaggle được dùng huấn luyện mô hình AI
• 1.12. CÁC PHẦN MỀM ĐƯỢC DÙNG THIẾT KẾ GIAO DIỆN
• 1.12.1. Phần mềm viết giao diện Qt Designer
• 1.12.2. Phần mềm Pycharm lập trình với ngôn ngữ Python
• 2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 2.1. Ý TƯỞNG THIẾT KẾ
• 2.2. YÊU CẦU THIẾT KẾ
• 2.3. PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ
• 2.4. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 2.4.1. Sơ đồ khối của hệ thống
• 2.4.2. Khối xử lý trung tâm
• 2.4.3. Khối cảm biến
• 2.4.4. Khối thực thi
• 2.5. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 2.5.1. Quá trình huấn luyện mô hình nhận diện rác thải qua hình ảnh
• 2.5.2. Thiết kế giao diện mô phỏng nhận diện rác thải qua hình ảnh
• 2.5.3. Thiết kế web quản lý và điều khiển hệ thống
• 3. KẾT QUẢ THỰC HIỆN MÔ HÌNH
• 3.1. Kết quả thiết kế mô hình phần cứng
• 3.2. Kết quả thiết kế web quản lý và điều khiển hệ thống
• 3.3. Kết quả thiết kế giao diện mô phỏng
• 4. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
• 4.1. Đánh giá kết quả của mô hình nhận diện rác thải qua hình ảnh
• 4.2. Đánh giá quá trình hoạt động của giao diện
• 4.3. Đánh giá các tính năng của mô hình thùng rác và trang web
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Quản Lý và Phân Loại Rác Thải Tự Động

Hệ thống quản lý và phân loại rác thải tự động sử dụng IoT và AI đang trở thành một giải pháp quan trọng trong việc giải quyết vấn đề ô nhiễm môi trường. Với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng các giải pháp thông minh giúp nâng cao hiệu quả trong việc quản lý rác thải. Hệ thống này không chỉ giúp phân loại rác một cách chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình xử lý rác thải, từ đó giảm thiểu tác động đến môi trường.

1.1. Khái niệm về Hệ Thống Quản Lý Rác Thải

Hệ thống quản lý rác thải là một tập hợp các quy trình và công nghệ nhằm thu thập, phân loại và xử lý rác thải một cách hiệu quả. Sự kết hợp giữa IoT và AI trong hệ thống này giúp tự động hóa các quy trình, từ đó nâng cao hiệu suất và giảm thiểu sai sót.

1.2. Vai trò của IoT và AI trong Quản Lý Rác Thải

IoT cho phép kết nối và thu thập dữ liệu từ các cảm biến, trong khi AI giúp phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống thông minh, có khả năng tự động nhận diện và phân loại rác thải.

II. Vấn đề và Thách thức trong Quản Lý Rác Thải

Quản lý rác thải hiện nay đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc phân loại không chính xác và thiếu hiệu quả trong quy trình xử lý. Những vấn đề này không chỉ gây lãng phí tài nguyên mà còn ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng và môi trường. Việc áp dụng công nghệ vào quản lý rác thải là cần thiết để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Thách thức trong Phân Loại Rác Thải

Phân loại rác thải thủ công thường gặp khó khăn do sự lẫn lộn giữa các loại rác. Điều này dẫn đến việc tái chế không hiệu quả và gia tăng ô nhiễm môi trường.

2.2. Tác động của Rác Thải đến Môi Trường

Rác thải không được xử lý đúng cách có thể gây ô nhiễm đất, nước và không khí. Điều này ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe con người và sự phát triển bền vững của cộng đồng.

III. Phương Pháp và Giải Pháp Chính trong Hệ Thống Quản Lý Rác Thải

Để giải quyết các vấn đề trong quản lý rác thải, hệ thống tự động phân loại rác thải sử dụng các công nghệ tiên tiến như cảm biến IoT và AI. Những giải pháp này không chỉ giúp phân loại rác một cách chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình xử lý rác thải.

3.1. Sử Dụng Cảm Biến IoT trong Quản Lý Rác Thải

Cảm biến IoT giúp theo dõi lượng rác thải và nhận diện người vứt rác. Thông qua dữ liệu thu thập được, hệ thống có thể đưa ra các quyết định kịp thời về việc xử lý rác.

3.2. Ứng Dụng AI trong Phân Loại Rác Thải

AI được sử dụng để nhận diện và phân loại các loại rác thông qua hình ảnh. Hệ thống sẽ tự động mở ngăn chứa phù hợp với loại rác được nhận diện, từ đó nâng cao hiệu quả phân loại.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Quản Lý Rác Thải Tự Động

Hệ thống quản lý và phân loại rác thải tự động đã được triển khai tại nhiều khu vực công cộng và hộ gia đình. Những ứng dụng này không chỉ giúp giảm thiểu ô nhiễm mà còn nâng cao ý thức cộng đồng trong việc bảo vệ môi trường.

4.1. Triển Khai Hệ Thống tại Khu Vực Công Cộng

Hệ thống đã được lắp đặt tại các công viên và khu vực công cộng, giúp người dân dễ dàng phân loại rác thải và giảm thiểu ô nhiễm môi trường.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu và Đánh Giá Hiệu Quả

Các nghiên cứu cho thấy hệ thống tự động phân loại rác thải đã cải thiện đáng kể tỷ lệ tái chế và giảm lượng rác thải ra môi trường. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của công nghệ trong quản lý rác thải.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Quản Lý Rác Thải

Hệ thống quản lý và phân loại rác thải tự động sử dụng IoT và AI không chỉ là một giải pháp hiệu quả cho vấn đề ô nhiễm môi trường mà còn mở ra hướng đi mới cho công nghệ xanh. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cộng đồng và môi trường.

5.1. Tương Lai của Công Nghệ Quản Lý Rác Thải

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, hệ thống quản lý rác thải tự động sẽ ngày càng hoàn thiện và được áp dụng rộng rãi hơn trong xã hội.

5.2. Khuyến Khích Sự Tham Gia của Cộng Đồng

Để hệ thống hoạt động hiệu quả, cần có sự tham gia tích cực của cộng đồng trong việc phân loại rác thải và bảo vệ môi trường.