К Вишвана Алламраджу / ЦХАЛЛ САИ КИРАН РЕДДЫ
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Мы представляем умный контейнер на базе IoT, использующий модель машинного и глубокого обучения для управления вывозом мусора и прогнозирования уровня загрязнения воздуха в окружающей контейнер среде. Мы провели эксперименты с традиционной моделью (алгоритм k-nearest neighbours (k-NN) и логистическая регрессия) и нетрадиционным алгоритмом (глубокое обучение на основе сети long short term memory (LSTM)) для создания предупреждающих сообщений о состоянии контейнера и прогнозирования количества загрязняющего воздух угарного газа (CO), присутствующего в воздухе в конкретный момент времени. Точность логистической регрессии и алгоритма k-NN составляет 79 % и 83 %, соответственно, в тестовой среде реального времени для прогнозирования состояния бункера. Точность модифицированной LSTM и простой LSTM-моделей составляет 90 % и 88 % соответственно для предсказания будущей концентрации газов в воздухе. В результате работы системы задержка в создании и передаче тревожного сообщения работнику санитарной службы составила 4 с. Система обеспечивает мониторинг уровня мусора в реальном времени, а также уведомления от механизма оповещения.
