Аннотации:
Бұл зерттеу тұрмыстық қатты қалдықтарды (ТҚҚ) автоматты түрде жіктеу үшін
компьютерлік көру және терең оқыту әдістерін қолдану мәселелеріне арналған. Қалдықтарды тиімді
сұрыптау қоршаған ортаны қорғау мен қайта өңдеу жүйелерінің тиімділігін арттыруда маңызды рөл
атқарады. Дәстүрлі әдістердің шектеулерін ескере отырып, машиналық оқыту мен нейрондық
желілер негізінде автоматтандырылған жүйелерді әзірлеу өзекті мәселе болып табылады. Бұл
мақалада әртүрлі модельдер, соның ішінде Simple CNN, VGG16, ResNet50 және HOG+SVM
алгоритмдері қарастырылып, олардың тиімділігі мен дәлдігі салыстырмалы түрде талданады.
Сонымен қатар, теориялық зерттеулердің нәтижелерін тәжірибе жүзінде тексеру мақсатында
Arduino негізінде аппараттық прототип әзірленді. Бұл жүйе қалдықтарды автоматты түрде жіктеуді
жүзеге асырып, әзірленген алгоритмдердің жұмыс істеуін тестілеуге мүмкіндік берді. Алынған
нәтижелер қалдықтарды автоматты түрде сұрыптау жүйелерін жетілдіруге және экологиялық
тұрақтылықты арттыруға ықпал етеді.
