Clasificación y manipulación de basura doméstica utilizando deep-learning

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Title: Clasificación y manipulación de basura doméstica utilizando deep-learning
Other Titles: Classification and pick-up of domestic waste using deep-learning
Authors: Puente Méndez, Santiago T. | Gil, Pablo | Gea, Víctor de
Research Group/s: Automática, Robótica y Visión Artificial
Center, Department or Service: Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática
Keywords: Deep Learning | Grasping | Perception for Grasping
Knowledge Area: Ingeniería de Sistemas y Automática
Issue Date: 2021
Publisher: Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións
Citation: Puente, Santiago; Gil, Pablo; De Gea, Victor. “Clasificación y manipulación de basura doméstica utilizando deep-learning”. En: XLII Jornadas de Automática: libro de actas, Castelló, 1-3 de septiembre de 2021, pp. 695-700. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.695
Abstract: Este artículo presenta una aplicación de reconocimiento mediante el uso de redes de aprendizaje profundo para llevar a cabo la clasificación de basura en el ámbito doméstico. Así mismo, una vez realizado el reconocimiento se determina su localización, para poder obtener los puntos de agarre para que un brazo robot dotado de una pinza de dedos paralelos pueda hacerlo de manera automática. Se presenta el algoritmo utilizado, así como, los resultados experimentales que permiten comprobar la bondad de la propuesta. | This paper presents an application of recognition through the use of deep learning networks to carry out domestic waste classification. Likewise, once the recognition is carried out, it is used to determine its location, in order to obtain gripping points so that a robot arm equipped with a two-finger parallel gripper performs it automatically. Initially, the algorithm used is explained, as well as the experimental results that allow to verify the goodness of the proposal.
Sponsor: Este trabajo ha sido financiado por la Comisión Europea y los fondos FEDER por medio del proyecto COMMANDIA (SOE2/P1/F0638), dentro del programa Interreg-V Sudoe. Para la fase de entrenamiento se ha usado la infraestructura computacional financiada por la Generalitat Valenciana y los fondos FEDER en el proyecto IDIFEDER/2020/003.
URI: http://hdl.handle.net/10045/117447
ISBN: 978-84-9749-804-3
DOI: 10.17979/spudc.9788497498043.695
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Rights: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0
Peer Review: si
Publisher version: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.695
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