PROPUESTA DE IDENTIFICACIÓN DE RESIDUOS SÓLIDOS URBANOS PARA LA CLASIFICACIÓN EN LA FUENTE MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL

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Abstract (es)

Esta investigación propone la identificación y clasificación de residuos sólidos urbanos en la fuente mediante visión artificial, alineándose a la metodología de clasificación normativa de la resolución 2184 de 2019. Se desarrolló una red neuronal artificial (RNA) convolucional utilizando Teachable Machine, estructurada en dos capas, con una entrada de 224×224 píxeles y 3 canales RGB. El modelo procesó 2600 imágenes de entrenamiento y logró una precisión del 80% y una sensibilidad del 71%. Para optimizar la clasificación, se agruparon etiquetas según criterios normativos y visuales, reduciendo las categorías a 11 etiquetas o clases. La interfaz gráfica (GUI) facilitó la interacción del usuario al permitir la identificación en tiempo real mediante la cámara o el análisis de imágenes almacenadas. Esta solución representa un avance en la gestión de residuos sólidos urbanos en Colombia, promoviendo su correcta clasificación y mejorando su reincorporación a la economía circular, contribuyendo así a la sostenibilidad ambiental.