@TECHREPORT{Ort_Ide_2023,
author = "Ortiz Fonseca , Danna marcela",
title = "Identificación y clasificación de residuos sólidos mediante procesamiento de imágenes e inteligencia artificial",
abstract = "Actualmente en Colombia, el incremento exponencial de la cantidad de residuos que cada individuo del hogar produce diariamente causa que los vertederos destinados para esto se encuentren a punto de cumplir con su vida útil, esto se debe a que un 78% de los colombianos no saben reciclar. Con el propósito de proponer una estrategia para apoyar en la solución de esta problemática, se elabora un algoritmo que tiene como propósito ayudar a las personas del sector de reciclaje, hogares e industrias con la identificación y clasificación de los residuos producidos por ellos. Este algoritmo, se realizó mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo, en donde se encuentran tres tipos de modelos: denso, convolucional y convolucional con Drop Out. En estos modelos se aplican dos estados de activación que son sigmoidal y ReLu, y a su vez transforman imágenes de distintos tamaños a uno solo de 200x200 para una mejor lectura de los pixeles y se transforman a escalas de grises para una mejor obtención de los bordes. Como resultado, se obtienen precisiones del 81.7%, 78.9% y 78.7%, debido al entrenamiento y validación de 19.824 imágenes que fueron tomadas como muestra en la ciudad de Cúcuta, Colombia.",
year = 2023,
institution = "Repositorio Universidad Francisco de Paula Santander",
url = "https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6785",
}