1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Estado de México
4. Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco (Posgrados)
5. TESIS DE MAESTRIA EN SISTEMAS AMBIENTALES

Title:	Detección de residuos sólidos domésticos en tiempo real a través de YOLOv8 modelo de Deep Learning
Authors:	PLASENCIA GONZALEZ, IVAN DANIEL
metadata.dc.subject.other:	MSA
Issue Date:	2025-01-28
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco
Description:	La preservación del medio ambiente se ha convertido en una necesidad para la sociedad, se constituye en un factor necesario para la subsistencia de las condiciones actuales del medio que nos rodea, por lo que se hace necesario que los profesionistas y profesionales y en general la sociedad vean la importancia de estudiar, identificar y poner acciones encaminadas en abatir y revertir los efectos de la acción humana. Como parte de la búsqueda se detectó la necesidad de hacer frente a la preocupante cantidad de residuos sólidos urbanos (RSU) que se generan día con día en la región, que a pesar de que existen ya muchas soluciones, no se ha logrado reducir los efectos que estos provocan como: deterioro del paisaje, fuentes nocivas para salud, impacto negativo en los diversos ecosistemas entre otros. Uno de los problemas que se tienen es la mezcla de los RSU y dado que existen una diversidad y estos están compuestos de una variedad de materiales diferentes, se convierte en una dificultad y necesidad separar desde la fuente1 dado que se generan una diversidad de RSU, lo anterior sucede por factores como: falta de tiempo para la clasificación, desconocimiento de los diversos materiales que componen, falta de cultura, etc. Ante lo expuesto se plantea como tema de tesis y basado en la economía circular de la reutilización de los desechos, la propuesta del uso de la inteligencia artificial, en específico la visión artificial, como medio para la clasificación de los RSU, mediante el desarrollo de un sistema de reconocimiento en tiempo real empleando el modelo You Only Look Once (YOLO) v8 con el fin de detectar y clasificar RSU mediante una cámara web por medio del entrenamiento de un modelo que utiliza una base de datos de residuos domésticos principalmente relacionados con: papel, plástico, vidrio, metal y residuos orgánicos
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:	TESIS DE MAESTRIA EN SISTEMAS AMBIENTALES

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