АЛМАТЫ ҚАЛАЛЫҚ АГЛОМЕРАЦИЯСЫ ШЕГІНДЕ ҰШҚЫШСЫЗ ӘУЕ КӨЛІГІНІҢ КӨМЕГІМЕН ҚАТТЫ ТҰРМЫСТЫҚ ҚАЛДЫҚТАРДЫ АНЫҚТАУ
DOI:
https://doi.org/10.54668/2789-6323-2025-117-2-49-60Кілт сөздер:
бақылау, қатты қалдықтар, UAV деректері, нейрондық желілер, YOLOv8Аңдатпа
Қазақстанның қалалық агломерацияларының жедел өсуі қалалар мен қала маңындағы ауа, су және жер үсті ортасының ластануымен байланысты өткір экологиялық проблемаларды тудырады. Қоқыс пен тұрмыстық қалдықтардың стихиялық полигондарының саны артып келеді. Қатты тұрмыстық қалдықтардың (ҚТҚ) көбеюі, әсіресе урбанизацияланған және өнеркәсіптік аймақтарда күрделі экологиялық проблема болып табылады. Қалдықтарды бақылаудың дәстүрлі әдістері көп уақытты қажет етеді және ауқымы шектеулі. Бұл зерттеу ұшқышсыз әуе көлігінен (ҰӘК) алынған суреттерді және YOLOv8 терең оқыту моделін пайдалануға негізделген ҚТҚ-ны автоматты түрде анықтау жүйесін ұсынады. Жүйені тестілеу нәтижесінде қатты тұрмыстық қалдықтарды анықтаудың жоғары дәлдігіне қол жеткізілді: дәлдік 84,8 %, қалпына келтіру 81,5 % және mAP@0.5 (85,1 %), IOU 0,5 кезінде. Көрнекі талдау модельдің әртүрлі жағдайларда қалдықтарды минималды қателіктермен тиімді анықтау қабілетін растады. Зерттеу нәтижелері рұқсат етілмеген үйінділерді жедел анықтау және оларды жою шараларын оңтайландыру үшін экологиялық мониторинг жүйелеріне біріктірілуі мүмкін.
References
Бекежанов Д. Проблемы и перспективы утилизации твердых бытовых отходов в Республике Казахстан // Вестник КазНУ. – 2017. – № 1(81). – C. 227- 233.
Булекова А.А., Габдуллина С. Проблема утилизации ТБО // Вестник ЗКУ. – 2021. – № 1(81). – С. 448-454
Калиева С.С., Төлепов Ә.Е., Хойч А., Шаяхметова Л.М. Экономическая оценка политики по сокращению ТБО в Республике Казахстан с использованием метода условной оценки (CV) // Вестник университета «Туран». – 2024. – № 3. – С. 23-34. https://doi.org/10.46914/1562-2959-2024-1-3-23-34.
Hoornweg D., Bhada-Tata P. What a waste: A global review of solid waste management. World Bank, 2012.
Скрипка Г.И., Сапрыгин В.В., Ивлиева О.В., Беспалова Л.А., Глинка В.В. Опыт использования беспилотных летательных аппаратов для выявления мест размещения отходов в водоохранных зонах // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. – 2023. – № 3(219). – С. 131-139. doi: 10.18522/1026-2237-2023-3-131-139.
Холявко Т.И. Динамика количества твердых бытовых отходов и их морфологический состав на примере Санкт-Петербурга, Стокгольма, Токио и Хельсинки Приоритетные научные направления: от теории к практике. – 2014. – № 10. – С. 16-21.
Сатбаева А. Около 80 миллиардов iPhone. Сколько мусора накопилось в Алматы и Астане//Tengrinews.kz [Электронный ресурс] URL: https://tengrinews.kz/kazakhstan_news/okolo-80-milliardov-iphone-skolko-musora-nakopilos-almatyi-493313/, дата обращения: 28.04.2025
Русаков К.Д. Использование глубокого обучения и беспилотных летательных аппаратов для обнаружения мусора на водной поверхности // Всероссийское совещание управления. – 2024. – С. 1157–1161.
Мониторинг мусорных полигонов с применением дронов // Aeromotus [Электронный ресурс]. – URL: https://aeromotus.ru/monitoring-of-landfills-from-uavs/, дата обращения: 11.01.2025
Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, 27–30 June 2016, pp. 779–788.
Casas E., Ramos L., Romero C., Rivas-Echeverría F. A review of computer vision applications for asset inspection in the oil and gas Industry. Journal of Pipeline Science and Engineering, 2024, pp. 100246. https://doi.org/10.1016/j.jpse.2024.100246.
Gheorghe C., Duguleana M., Boboc R.G., Postelnicu C.C. Analyzing Real-Time Object Detection with YOLO Algorithm in Automotive Applications: A Review. CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences, 2024, Vol. 141, Issue 3., pp. 1939-1981. https://doi.org/10.32604/cmes.2024.054735.
Han W., Luo W., Jin Y., Zho M. A Deep Learning Model for Automatic Plastic Waste Monitoring Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Data. ESS Open Archive, 2021. https://doi.org/1010.1002/essoar.10507932.1.
Liao Y.-H., Juang J.-G. Real-Time UAV Trash Monitoring System. Applied Science, 2022, Vol. 12, pp. 1838. https://doi.org/10.3390/app12041838
Казаков С., Азаренко Н. Интеллектуальная система обнаружения и учета мусора на территории муниципалитета // Сборник статей IV Всероссийской научно-практической конференции, приуроченной к Году науки и технологий в России «Вызовы цифровой экономики: тренды развития в условиях последствий пандемии COVID-19». – Брянск, 2021. – С. 10–12.
Explanation of all of YOLO series Part 11. [Электронный ресурс]. URL: https://zenn.dev/yuto_mo/articles/14a87a0db17dfa, дата обращения: 11.01.2025
Набор данных COCO. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.ultralytics.com/ru/datasets/detect/coco/, дата обращения: 11.01.2025
Roboflow. [Электронный ресурс]. URL: https://app.roboflow.com (дата обращения: 11.02.2025).
Downloads
Жарияланды
How to Cite
Журналдың саны
Бөлім
License
Copyright (c) 2025 Автор
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
