REKLAMA
Budownictwo Wiadomości
2 Minuty czytania

Computer vision w gospodarce odpadami

Technologie oparte na computer vision w gospodarce odpadami coraz szerzej wspierają sektor komunalny. Systemy analizujące obraz umożliwiają automatyczną kontrolę pracy pojazdów, zwiększają bezpieczeństwo oraz poprawiają efektywność segregacji i recyklingu.

Computer vision w gospodarce odpadami – poprawa jakości recyklingu
Obraz autorstwa Freepik
Spis treści

Rosnąca rola computer vision w gospodarce odpadami

Technologie sztucznej inteligencji znajdują coraz więcej zastosowań w sektorze komunalnym. Computer vision w gospodarce odpadami wykorzystywane jest już nie tylko w sortowniach, lecz także bezpośrednio w pojazdach odbierających odpady. W Polsce rozwiązania te rozwija spółka Globtrak, implementując systemy kamer i analizy obrazu umożliwiające bieżące rozpoznawanie pojemników oraz rodzajów frakcji.

Według przedstawicieli firmy computer vision służy m.in. anonimizacji wizerunków osób postronnych, klasyfikacji pojemników oraz analizie liczby worków i załogi pracującej przy odbiorze odpadów. Automatyczne rozpoznawanie obiektów znacząco zwiększa precyzję kontroli wykonywanych operacji.

Integracja technologii a efektywność odbioru odpadów

Wdrażane rozwiązania łączą monitoring przejazdu oparty na GPS, identyfikację RFID, czujniki zapełnienia pojemników oraz system kamer 360°, wspierając zarówno logistykę, jak i bezpieczeństwo pracy. Dane z kamer trafiają na serwery, gdzie modele AI analizują obraz i generują szczegółowe raporty dotyczące pracy pojazdów.

W opinii przedstawicieli Globtraku integracja RFID z komputerowym rozpoznawaniem obrazu eliminuje ryzyko błędów w rejestracji danych. Computer vision stanowi także – obok systemów ważenia i RFID – trzeci kluczowy element kontroli strumienia odpadów.

Zastosowania w pojazdach i sortowniach odpadów

Computer vision w gospodarce odpadami może wspierać cały cykl pracy – od zapewnienia bezpieczeństwa w otoczeniu pojazdu, przez analizę odbieranych frakcji, aż po wspomaganie sortowania. Eksperci oceniają, że systemy te mogą być integrowane z autonomicznymi rozwiązaniami, które w sortowniach częściowo zastąpią pracę manualną.

Automatyczna weryfikacja zawartości pojemników, ocena ich zapełnienia czy rozpoznawanie zanieczyszczeń frakcji pozwalają ograniczyć nadużycia oraz zwiększyć zgodność z regulacjami środowiskowymi.

Doświadczenia europejskie i rosnąca dostępność technologii

Przykłady zagraniczne potwierdzają rozwój tej technologii. Holenderskie centrum sortowania Renewi dzięki półrocznemu pilotażowi opartego na computer vision zwiększyło precyzję rozpoznawania materiałów i ograniczyło pracę ręczną. W Norwegii uruchomiono pierwszą stację sortującą odpady przemysłowe działającą w oparciu o roboty wspierane przez sztuczną inteligencję, co znacząco zwiększyło poziom odzysku.

Eksperci podkreślają, że dzięki upowszechnieniu modeli konwolucyjnych systemy computer vision stały się bardziej dostępne dla samorządów i przedsiębiorstw. Mogą być dostosowywane do różnych środowisk – od zakładów komunalnych po systemy miejskie i przemysł.

Wpływ na recykling i bezpieczeństwo pracy

Zastosowanie computer vision w gospodarce odpadami stanowi realne wsparcie procesu segregacji, przyczyniając się do wzrostu poziomów odzysku. Automatyzacja pozytywnie wpływa na przejrzystość pracy i pozwala skuteczniej nadzorować procesy operacyjne, jednocześnie zwiększając bezpieczeństwo pracowników.

Eksperci zwracają uwagę, że choć systemy automatyzujące znacząco usprawniają pracę, kluczowy pozostaje czynnik ludzki. Technologia ma wspierać operatorów, zwiększając efektywność i jakość realizowanych procesów.

REKLAMA
Kalendarium wydarzeń
Sklep internetowy NBI
REKLAMA
Przegląd prywatności

Ta strona korzysta z ciasteczek, aby zapewnić Ci najlepszą możliwą obsługę. Informacje o ciasteczkach są przechowywane w przeglądarce i wykonują funkcje takie jak rozpoznawanie Cię po powrocie na naszą stronę internetową i pomaganie naszemu zespołowi w zrozumieniu, które sekcje witryny są dla Ciebie najbardziej interesujące i przydatne.