Los accidentes de tránsito constituyen una de las causas de fatalidad y gravedad más importantes en distintos lugares del mundo, a causa de esto es indispensable disponer de una manera de reducirlos en la medida de lo posible a fin de evitar tragedias y pérdidas de vidas humanas dentro de un determinado territorio.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) señala que cada año fallecen más de 1,35 millones de personas en todo el mundo a causa de los siniestros de tránsito, es decir una muerte cada 25 segundos, lo que los convierte en la causa más frecuente de decesos entre las personas de 15 a 29 años y en la novena más común en la población general. Los países de ingresos bajos y medianos tienen la mayor carga y las tasas más altas de mortalidad por siniestros de tránsito.
Los accidentes de tránsito en Ecuador tienen una ocurrencia bastante común, solo en la ciudad de Guayaquil entre el 2018 y el 2021 se registraron 17 671 accidentes con al menos un fallecido y 17 681 accidentes con al menos una persona lesionada de gravedad según fuentes oficiales de la Agencia de Tránsito y Movilidad (ATM); institución encargada de la seguridad vial en dicha ciudad.
Descripción del problema
En base a lo mencionado anteriormente se plantea el siguiente problema: ¿Se puede crear un sistema web que optimice los recursos de la agencia de tránsito y permita prevenir accidentes graves y/o fatales en la ciudad de Guayaquil?
Objetivo general
Se plantea como objetivo general implementar un modelo de Machine Learning para la estimación temprana de accidentes de tránsito graves o fatales mediante el análisis de datos previos relacionados a accidentes de tránsito en la ciudad de Guayaquil.
El siguiente gráfico muestra la idea central del proyecto.
Recolección de la información
La fuente principal de información es el dataset estructurado de la ATM que incluye ciertas condiciones suscitadas durante un siniestro. Luego de un análisis exhaustivo de las diferentes variables obtenidas, se procedió a descartar algunas de ellas debido a que no tenían dependencia significante con los siniestros, esta selección fue basada en artículos científicos relacionados con el tema.
Por motivos de privacidad de la ATM no podemos mostrar imágenes del dataset utilizado, sin embargo daremos información sobre las variables utilizadas:
Selección de los modelos
La selección de los modelos parte de las siguientes dos consideraciones:
Facilidad de su implementación.
Rendimiento del modelo.
Los modelos a desarrollarse son:
SVM (Máquina de Soporte Vectorial)
Random Forest
Regular Gradient Boosting
Técnicas implementadas
Las principales técnicas utilizadas para trabajar con el Dataset fueron la codificación de las variables categóricas a través del One-Hot-Encoding y la estandarización de las variables continuas.
Evaluación de modelos
SVM (Máquina de soporte vectorial)
Random Forest
Regular Gradient Boosting
Análisis de resultados
A continuación se muestran los resultados y precisión de los modelos SVM, Random Forest y Regular Gradient Boosting.
SVM
Random Forest
Regular Gradient Boosting
Precisiones finales
Conclusiones
El sistema se mostrará como una perfecta alternativa para la detección de accidentes graves y/o fatales, ya que permite visualizarlos durante cada hora en un mapa interactivo incrustado en una interfaz web.
Además, los modelos utilizados se encuentran entre los mejores para poder realizar clasificaciones multiclase, lo cual era el meollo del problema desde el inicio del mismo.
Planes a futuro
El presente proyecto tiene la intención de ser llevado las siguientes agencias e instituciones:
Agencia de Tránsito y Movilidad (ATM)
Comisión de Tránsito del Ecuador (CTE)
Agencias e instituciones destinadas al control del tránsito de los GAD y municipios que se encuentren en categoría A.
La misión de Saturdays.ai es hacer la inteligencia artificial más accesible (#ai4all) mediante cursos y programas intensivos donde se realizan proyectos para el bien (#ai4good).
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En la actualidad, los desechos municipales a nivel mundial podrían aumentar un 70% en los próximos 30 años, provocando así montones de basura acumulados alrededor del mundo (Banco Mundial, 2019). Es por esto que, si no se toman medidas urgentes, se espera un futuro donde el convivir con basura sea algo normal para la sociedad.
Debido a las consecuencias de las acumulaciones de basura no controladas ni planificadas se deben tomar diferentes estrategias que amortigüen sus ocurrencias en distintos puntos del mundo.
Descripción del problema
El problema de la acumulación de basura no solo radica en el mal olor que se percibe, sino la imagen de insalubridad, desorden y hasta de inseguridad que la basura se desparrama en las calles genera. En las calles se puede encontrar desde cartones y pañales, hasta cáscaras de frutas, plástico y sábanas viejas. Todo esto al pie del canal de aguas lluvias, en cuyas bases también es común ver flotando todo tipo de desechos.
Según el Ministerio del Ambiente, en el Ecuador la más crítica es la Costa, en donde apenas el 10% de los municipios dispone de un relleno sanitario, manual o mecanizado; en la región Sierra son 25%, y en el Oriente, el 24%. Por lo que las cifras de basura dentro del país aumentan diariamente tal y como se visualiza en la Figura 2.
Figura 2.- Cifras de la basura en el Ecuador.
En la figura 2.1, se visualizan algunas de las consecuencias de la acumulación de basura como lo son: daños en la infraestructura pública, aumento de enfermedades y plagas, inundaciones en las calles, obstrucción en los alcantarillados y entre otros.
Figura 2.1.- Consecuencias de la acumulación de basura.
En la ciudad de Guayaquil, las penas por desechar desechos sólidos no peligrosos al margen de la frecuencia y horarios establecidos y acumular la basura en parterres y aceras; van desde los $80 a $500 .
¿Cómo nace nuestro proyecto?
Ciudad Limpia se basó en la siguiente pregunta : ¿Cómo identificar de manera oportuna la acumulación de la basura no controlada en la ciudad de Guayaquil para minimizar el impacto en la sociedad? Por tal motivo creamos una aplicación que nos permite contribuir en la recolección de basura. Haciendo participe a la ciudadanía en mejorar la limpieza de la ciudad y que alguna empresa se interese en nuestra herramienta tecnológica basada en Inteligencia artificial.
Integrantes del proyecto
Figura 3.- Equipo morado — SaturdayAI –ÉPICO 2021
Experiencia del equipo
Manuel Ahumada “Fue una experiencia de aprendizaje práctico: enfocado en el hacer para adquirir los temas y conceptos presentados. Eso refuerza el conocimiento.”.
Patricia Andrade “Mi experiencia fue muy enriquecedora debido a todo el nuevo conocimiento que aprendí. Además, me gustó mucho el compartir ideas con compañeros de distintos campos para solucionar un problema práctico”.
César Villarroel “Fue una experiencia de aprendizaje práctico: enfocado en el hacer para lograr adquirir los temas y conceptos presentados. Eso refuerza el conocimiento.”.
Ingrid León “La experiencia que se obtiene en esta modalidad es buena, El poder compartir conocimientos, desafíos y riesgos hacen que seamos más profesiones. Me quedo con una frase “«Son dos las opciones básicas: aceptar las condiciones como existen o aceptar la responsabilidad de modificarlas»”, entonces podemos mejorar siempre”.
Objetivo general
En la siguiente figura 4, se puede visualizar la idea principal del proyecto.
Desarrollar una aplicación basada en Inteligencia Artificial que permita identificar aglomeraciones de basura en la vía pública de zonas urbanas.
Figura 4.- Propuesta de valor del proyecto.
Planteamiento de la solución
Se proyecta que mediante la colaboración de los ciudadanos se cree una concientización donde formen parte de la limpieza y cuidado de la ciudad. ¿Cómo lo van a hacer? Fácil, a través de la app “Ciudad Limpia” , en donde pueden tomar una foto para identificar y reportar la acumulación de basura de un sector determinado. Además, la aplicación registra la fecha, hora y ubicación del problema. Dicha aplicación estará basada en Inteligencia Artificial que permitirá identificar aglomeraciones de basura en la vía pública de zonas urbanas y fomentar un plan de acción inmediata para las autoridades sanitarias.
Figura 5.- Diagrama General de la solución.
Conjunto de datos
El conjunto de datos que se formó fue basado en descarga de imágenes de manera individual desde el Internet, videos transformados en fotogramas. Además, se sacó la plataforma de Kaggle y Google Street view donde se pudo obtener una gran cantidad de dataset de imágenes de aglomeración de basura.
Figura 6.- Medios para obtener el conjunto de datos
Selección del modelo
Para la selección de los modelos se obtuvo las siguientes consideraciones:
Fácil implementación.
Rendimiento del modelo.
Limitación de cálculo.
Estas consideraciones son debido a los recursos que se tienen para realizar el objetivo general. Los modelos a desarrollarse son:
CCN Personalizado.
VGG-16.
inicioV3.
Técnicas implementadas
La principal técnica utilizada para compensar el conjunto de datos de tamaño limitado por la limitación de búsqueda de imágenes en Google fue la “aumentación de datos” realizada por la librería de keras “ImageDataGenerator”.
Data augmentation
El aumento de datos es la generación artificial de datos por medio de perturbaciones en los datos originales. Esto nos permite aumentar tanto en tamaño como en diversidad nuestro conjunto de datos de entrenamiento. En el computer vision, esta técnica se convirtió en un estándar de regularización, y también para mejorar el rendimiento y combatir el overfitting en CNNs.
Figura 7.- Ejemplo de aumento de datos.
En los tres modelos seleccionados se consideraron la técnica de aumento de datos con el objetivo de normalizar o re-escalar los píxeles en un rango de 0 a 1. Además de modificar las imágenes del conjunto tren con el objetivo de que existe una distinción en cada una de las imágenes seleccionadas tanto de ancho, largo, amplitud, rotación y escalamiento. A continuación, se observa el código donde se transforman las imágenes de entrenamiento con los parámetros seleccionados:
Figura 8.- Código del entrenamiento de imágenes.
CNN personalizado
En el modelo CNN personalizado se aplicaron técnicas de regulación, callbacks y por último keras tuner.
Keras Tuner
Keras Tuner es una librería muy sencilla de utilizar que simplifica en gran medida complejidad el proceso de aplicar de optimización de hiper-parámetros sobre redes de neuronas profundas construidas mediante Keras, ofreciéndonos un amplio grado de versatilidad para optimizar tanto la estructura de nuestra red como la configuración de los parámetros de algunos de los algoritmos implicados en el proceso de entrenamiento.
Figura 9.- se puede constatar el valor del ensayo y exactitud
Keras Tuner mientras va analizando cada trial, verifica el mejor valor de val accuracy infiriendo que es la mejor configuración de la arquitectura y la procede a guardar la mejor configuración de la arquitectura del modelo (número de capas) con el cual tiende a lograr la mejor métrico.
Figura 10.- código del modelo cnn
Arquitectura del modelo cnn personalizado cuenta con regularizadores, convolución, keras tuner
InceptionV3
Figura 11.- muestra el pre-entrenamiento
Se define el modelo pre-entrenado inceptionv3, valida el tamaño de las imágenes de input con que se entrena:
Figura 12.- uso de la arquitectura mixed7
Se congela la arquitectura en la capa “mixed7” para después alterarla añadiendo capas basadas en la predicción de nuestro modelo que es una clasificación binaria por el cual la última capa tiene activación sigmoidal la cual nos ofrece como resultado la probabilidad de que si un caso es positivo o negativo
VGG-16
Figura 13.- Características adicionales con VGG16
Se define el modelo pre-entrenado vgg16y valida el size de las imágenes de input con que se entrena
Figura 14.- aumento de capas (clasificación binaria)
Se procede a aumentar las capas basadas en la predicción de nuestro modelo que es una clasificación binaria por lo cual la última capa tiene activación sigmoidal la cual nos ofrece como resultado la probabilidad de que si un caso es positivo o negativo
Análisis de resultados
CNN personalizado
Figura 15.- gráfica del modelo cnn personalizado con 20 épocas
En la evaluación del modelo se entrenó con 20 épocas. Sé puede verificar que no logra converger en su totalidad. Logra una accuracy de la evaluación del conjunto test del 78 %
InceptionV3
Figura 16.- grafica del modelo pre-entrenado con 50 épocas
En la evaluación del modelo el cual se entrenó con 50 épocas se puede analizar que logra converger en totalidad a partir de la época 28 en adelante, con una precisión de la evaluación del conjunto test del 85 %
VGG-16
Figura 17.- gráfica del modelo pre-entrenado con 10 épocas
En la evaluación del modelo el cual se entrenó con 10 épocas se puede analizar que logra converger, con una precisión de la evaluación del conjunto test del 84 %
A continuación, mostramos las predicciones de los modelos:
InceptionV3
Predicción de la carpeta test
Se obtiene las probabilidades de predicción del conjunto test
Primera prueba sin basura
Prueba del modelo prediciendo una imagen sin basura dando como resultado una probabilidad menor a un umbral de 0.5 se la identifica como una no aglomeración.
Segunda prueba con basura
Prueba del modelo prediciendo una imagen con basura generando una probabilidad mayor a un umbral de 0.5 se la identifica como una aglomeración.
Tercera prueba con imagen y muchos colores
Prueba del modelo prediciendo una imagen falsa positiva intentando romper la predicción en consecuencia se obtiene una probabilidad menor a un umbral de 0.5 se la identifica como una no aglomeración
VGG-16
Predicción de la carpeta de test
Se obtienen las probabilidades de predicción del conjunto test
Primera prueba sin basura
Prueba del modelo prediciendo una imagen sin basura dando como resultado una probabilidad menor a un umbral de 0.5 se la identifica como una no aglomeración
Segunda prueba con basura
Prueba del modelo prediciendo una imagen con basura mostrando una probabilidad mayor a un umbral de 0.5 se la identifica como una aglomeración
Tercera prueba con imagen de diferentes colores
Prueba del modelo prediciendo una imagen falsa positiva intentando romper la predicción en consecuencia se obtiene una probabilidad menor a un umbral de 0.5 se la identifica como una no aglomeración
Métricas del modelo elegido: InceptionV3
Matriz de confusión
En la matriz de confusión podemos deducir que está prediciendo aceptablemente, pero puede mejorar la predicción de los falsos negativos esto se puede solucionar aumentando imágenes de positivos para que el entrenamiento del modelo mejore los positivos
Métricas
Las métricas obtenidas son aceptables con un f1 score del 85 % de predicción para casos negativos y un 84 % para casos positivos, esto confirmaría la teoría de aumentar los datos en positivos
Aplicación móvil (“Ciudad Limpia”)
Por qué elegimos App Inventor?
En la actualidad, existen muchas maneras de desarrollar aplicaciones en dispositivos móviles que cumplen con una función en específico y son compatibles con distintos sistemas operativos.
Es por esto, que se seleccionó como herramienta de programación y desarrollo de nuestra App “Ciudad Limpia” al entorno de App Inventor . Mediante esta plataforma se puede programar en JavaScript de manera fácil y sencilla debido a que utiliza una programación en bloques que permite un mayor entendimiento y uso por parte del usuario.
Figura 18.- Entorno de App Inventor
Arquitectura
Con respecto a la arquitectura de nuestra aplicación “Ciudad Limpia”, se tiene los siguientes pasos a seguir, tal como se observa en la siguiente ilustración ():
Figura 19.- Arquitectura de la aplicación
Conexión de App Inventor con Google Colab
La conexión de la aplicación “Ciudad Limpia” con el modelo creado a través de Google Colab se realiza a través de la creación de un servidor local expuesto al Internet para el acceso de la aplicación móvil utilizando ngrok. Realizando una petición POST desde APP Inventor, se realiza el envío de la imagen codificada en bit64 al servidor el cual ejecuta el modelo y devuelve el resultado obtenido clasificado como aglomeración o no aglomeración de basura.
Funcionalidad de la aplicación «Ciudad Limpia»
Con respecto al entorno y manejo de la App “Ciudad Limpia” se consideran tres botones dentro de la interfaz con distintas funciones al momento de procesar una fotografía:
· Usuario “toma foto”: En este caso, el usuario utiliza la cámara de su dispositivo para capturar la imagen de la aglomeración de basura en su sector.
· Usuario selecciona “foto de galería”: En este caso, el usuario selecciona una foto que tenga registrado sobre la aglomeración de basura en su sector que encuentre dentro de su galería de imágenes de su celular.
· Usuario “sube foto”: En este caso, el usuario sube la foto de la aglomeración de basura en su sector para que sea registrado y notificado a las autoridades pertinentes y se pueda visualizar dentro de la aplicación el resultado de si existe o no una aglomeración.
Almacenamiento de datos
Una vez realizada la predicción de la aglomeración de la basura dentro de la aplicación se procede a crear una base de datos a través de la aplicación de Google drive en extensión .csv, en donde se consideran los siguientes parámetros:
– Longitud
– Latitud
– Resultado de la predicción del modelo
– ID de la imagen capturada.
A continuación, se puede observar el archivo final generado con todos los datos que ha recolectado:
Funcionamiento de la interfaz
Herramienta BI
De acuerdo a los resultados que genera el modelo y los datos que guarda la aplicación web. Hemos considerado por uso en el mercado, la facilidad de uso, mejor visualización de objetos y desarrollar el tablero en Power BI.
Power BI es una herramienta que se utiliza principalmente para crear cuadros de mando que facilitan la toma de decisiones.
La información se puede actualizar de manera automatizada o manual y permite la compartición de los informes mediante la propia herramienta.
Por todo lo antes mencionado se procedió en la utilización de dicha herramienta.
Extracción de datos
Una vez que la aplicación web guardó los datos, realizamos los siguientes pasos que muestra la siguiente gráfica.
Figura 20.- pasos de la extracción de datos
Mediante los campos: latitud, longitud, timestamp, aglomeración (1-Si, 0-No). Creamos un tablero que contenga varios objetos como KPI ‘s, gráficos de barras, gráficos pastel y hasta mapas. Así de manera visual tener una mejor comprensión de los resultados.
Figura 21.- Mapa de calor de la ciudad de Guayaquil
Dicha información nos permite poder identificar a través de un mapa en qué puntos de la ciudad tenemos más aglomeraciones de basura, en qué fechas y día se identificó la mayor cantidad de aglomeración y hacer una mejora en cuanto a la recolección de basura.
Toda la explicación en cuanto a implementación, código, entrenamiento del modelo, uso de interfaz y herramienta BI se puede encontrar en el siguiente link:
La misión de Saturdays.ai es hacer la inteligencia artificial más accesible (#ai4all) mediante cursos y programas intensivos donde se realizan proyectos para el bien (#ai4good).
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Es una de las frases celebres de Greta Thunberg, haciendo alusión al poder de los jóvenes de cambiarlo todo, en particular su forma de ver el mundo y las oportunidades de hacer cosas nuevas en pro de su futuro.
Pero… y sí ese futuro se ve gris y contaminado ¿Entonces cómo pueden hacer la diferencia hoy?
Mascota de conciencIA ecológica
Actualmente, muchos jóvenes se preocupan por los problemas ambientales, volviéndose actores proactivos en la búsqueda de soluciones, esta urgencia de cambio nos motivó a crear ConciencIA Ecológica para enseñar a los niños la forma correcta de clasificar sus residuos de una manera divertida, promoviendo las prácticas de las (4R), Reducir, Reutilizar, Reciclar y Recuperar, utilizando tecnología e inteligencia artificial.
Este equipo conformado por siete (07) apasionados de la inteligencia artificial ha unido tres países como: Ecuador, México y Venezuela, participando en la 2da edición de Saturdays.AI LATAM y a través de su método build to learn elaboró un proyecto basado en Deep Learning llamado ConciencIA Ecológica, enfocado en estudiantes de educación básica de la ciudad de Guayaquil — Ecuador.
Si quieres saber más te invito a seguir leyendo.
Integrantes del equipo del proyecto ConciencIA Ecológica
El problema
De acuerdo al Instituto Nacional de Estadísticas y Censo (INEC), en el año 2017 cada ecuatoriano produjo 860 gramos de residuos sólidos en un día, a pesar de que este número se encontró por debajo del kilogramo de basura por día en América Latina y el Caribe, ese año se tuvo un crecimiento de 48% con respecto al año anterior, por lo que no es sorprendente imaginar, que si no se tomaron medidas a tiempo, estos números sean mayores hoy en día.
De la basura recolectada el 96% se entierra en rellenos sanitarios, celdas emergentes o botaderos a cielo abierto y solo el 4% se recicla. Para tener una idea de las razones por la que el reciclaje es bajo, en el 2016 el INEC realizó una encuesta de hogares detectando que el 59% de los hogares no clasificaron residuos.
Cuando se le preguntó las razones por las cuales no clasificaban, el 43% respondió por la falta de contenedores específicos. Sin embargo, el 57% restante se debió a problemas culturales: “no saben clasificar” (18%), “no le interesa” la clasificación de residuos (16%), dicen “no conocer los beneficios” (15%) o el restante (8%) no confía en los sistemas de recolección de basura.
De esta realidad, Guayaquil es la primera ciudad que produce basura generando el 28% del total de desechos diarios del país, y la más elevada a nivel de porcentaje de desinterés: el 29% de los ciudadanos no le interesa clasificar, el 15% no conoce los beneficios y el 6% no sabe clasificar, este desinterés es seguido por Ambato (20%), Machala (14%), Quito (11%), Cuenca (9%).
Por esta razón nuestro proyecto centra sus esfuerzos en esta ciudad y abre su primer capítulo llamado Guayaquil.
Problema dectectado
Los niños no sólo son el futuro, también son el presente del mundo
Los niños de hoy serán los adultos del mañana, si queremos cambiar la forma como las personas interactúan con nuestro planeta, debemos empezar desde edades tempranas creando hábitos amigables con el ambiente, y estos pueden estimularse en la escuela a través de la educación y la creación de espacios destinados a las buenas prácticas ambientales.
Conscientes de los anterior nace la idea de ConciencIA Ecológica el cual busca enseñar a los niños a clasificar sus residuos de forma divertida.
Este proyecto se enfoca en disminuir el desinterés y el desconocimiento en la clasificación de residuos de estudiantes de educación básica en la ciudad de Guayaquil, a través de contenedores con visión inteligente que oriente a niños desde los 5 años hasta los 14 años, en la correcta clasificación y gestión de residuos, promoviendo las prácticas de Reducir, Reutilizar, Reciclar y Recuperar (4R).
La propuesta une varios conceptos, primero buscando que el niño desde la edad escolar se familiarice con la gestión de residuos, orientándose a través de audio y luces hacia el contenedor correcto, también que gestione correctamente el residuo en su contenedor contribuyendo a la clasificación desde el origen, y creando conciencia en el niño a través de mensajes educativos.
Los contenedores están pensados para poder medir el volumen de residuos y emitir una señal al encontrarse el recipiente lleno, esto permitirá a la escuela vaciarlo a tiempo y evitar daños en la compuerta del recipiente.
Génesis de conciencia ecológica
En este punto existía dos decisiones para el módulo central de ConciencIA Ecológica, la primera ubicar un Jason Nano Nvidia, que condensa en su interior la cámara, la capacidad de cómputo y la posibilidad de conectar el micro controlador, o ubicar una Tablet reciclada, utilizar su cámara y alojar la capacidad de cómputo en la Tablet y que esta coordine la clasificación con las señales a los contenedores, las bocinas y las luces.
La decisión se tomó considerando la base del presupuesto que puede tener una escuela, por lo que la segunda opción parece ser la más viable, ya que por menos presupuesto se podrían llevar ConciencIA Ecológica a más escuelas. El equipo estimo 70$ considerando la donación de una Tablet reciclada.
Luego de decidir cómo realizar la clasificación, se pensó en qué se quería clasificar y utilizando la Norma Ecuatoriana INEN 2841, 2014, referente a la estandarización de colores para recipientes de depósito y almacenamiento temporal de residuos sólidos, se establecieron 5 clases: vidrio, papel, cartón, plástico, orgánico.
Que finalmente se agruparon en:
En un contenedor de color verde: Orgánicos.
En un contenedor de color azul: Plástico.
En un contenedor de color blanco. Vidrio.
En un contenedor de color gris: Cartón y Papel.
En un contenedor negro: Desechos, el cual lo establecimientos como los porcentajes de predicción más bajo que presente el modelo.
Pasos para seguir
1. Dataset
Los datos fueron seleccionados de tres fuentes: Un repositorio abierto de imágenes de desechos llamado “Waste datasets review”, en particular con el data set Trashnet, que contiene 2527 imágenes; fotos en páginas web especializadas de fotografías y fotos captadas desde el celular relacionadas con productos que se consideró etiquetar relacionadas al ámbito escolar.
El dataset se construyó con un total de 5000 imágenes en 5 clases: vidrio, papel, cartón, plástico, orgánico. Para el proyecto no se consideró la clase metal. El dataset se dividió en 80% entrenamiento y 20% para validar.
2. Procesamiento: el ABC
Esta fue la fase más larga por el tiempo invertido para hacer los cuadros delimitadores (bounding box). Para el procesamiento se utilizó LabelImg, el cual es una herramienta gratuita de anotación de imágenes gráficas disponible en pip para python3.0 o superior.
Para cada etiquetado se cuidó encerrar el objeto dentro del cuadro delimitador, lo más ajustado posible a la imagen y haciendo tantos cuadros como objetos existieran.
Ejemplo de la utilización de la herramienta LabelImg
Las imágenes fueron guardadas en formato Yolo (*.txt). Este formato establece la clase y las coordenadas de los cuadros delimitadores con la siguiente estructura:(c, xn, yn, wn, hn)
5 Formato yolo (*.txt)
Donde:
c : es el número de la clase, en este proyecto hay 5 clases, donde c puede tomar el valor 0 para cartón, 1 papel, 2 vidrio, 3 plástico y 4 orgánico.
xn: centro del cuadro delimitador normalizado en la dirección x.
yn: centro del cuadro delimitador normalizado en la dirección y.
wn: ancho normalizado del cuadro delimitador (x).
hn: alto normalizado del cuadro delimitador (y).
3. El modelo
El modelo seleccionado fue el YOLOv5 (You Only Look Once). Este es un sistema de código abierto para la detección de objetos en tiempo real pre-entrenado con el dataset COCO, el cual hace uso de una única red neuronal convolucional (CNN) para detectar objetos en imágenes.
De acuerdo con la revisión bibliográfica, Yolo en su quinta versión es un buen algoritmo para detectar objetos en el campo de la alimentación, robótica, salud, entre otros, logrando un buen posicionamiento y reconocimiento de objetos, más precisos que otros algoritmos, incluso versiones anteriores de Yolo. Este equipo seleccionó YoloV5, por considerarlo un algoritmo robusto con buenos resultados en investigaciones recientes relacionadas con detección.
4. Resultados:
El modelo se entrenó 4 veces utilizando la técnica de “Transferencia de aprendizaje, llegando a obtener una mejora del 50% en el último entrenamiento con respecto al primero. En el modelo se usaron las siguientes variables:
Modelo: Se usó la versión Small (Yolov5s) ya que es el más rápido de entrenar y permitió tener una buena idea del comportamiento de la base de dato y del modelo frente al problema. Sin embargo, la desventaja de la rapidez es que se sacrifica precisión en comparación con otras versiones como la Extra Large (Yolov5x)
Pesos (weights): para el primer entrenamiento se utilizó los pesos predeterminados en Yolo, los cuales provienen del entrenamiento del data set COCO, llamado “yolov5.pt. Durante cada entrenamiento se generó un archivo con el mejor peso encontrado, el cual se utilizó para el siguiente entrenamiento.
Épocas: Se inició el entrenamiento con 10 épocas, llegando hasta 30 épocas.
Batch, se mantuvo fijo en 6 para todo el entrenamiento.
Tamaño de imágenes: El data set se configuro para que cada imagen tuviera un tamaño de 640 x 640.
Se aprecia las ultimas variables de entrenamiento
Los resultados de
Matriz de confusión
Precisión y Sensibilidad (Recall)
La matriz de confusión indica que tipo de error está cometiendo el modelo, en el caso de Yolo para el cálculo utiliza una confianza de 0,25 y un límite de IoU (Intersection over Union) de 0,45. Esto quiere decir que para clasificar un objeto este debe tener un 50% de probabilidad de estar en una clase.
La clase para la matriz de confusión en el cálculo de confianza de 0,25 y un límite de IoU (Intersection over Union) de 0,45
Yolo presenta su matriz en valores relativos, donde cada elemento de la matriz está normalizado al total de la columna, por lo que la suma de los valores de cada columna es igual a 1.
Para el data set, tenemos que el cartón lo clasifica relativamente bien, en el 72% de los casos reconoció esta clase, mientras el restante 24% lo clasificó como background. El vidrio lo reconoció en el 85% de los casos, mientras un 10% lo confundió con plástico quizás por la similitud de la transparencia. El papel un 59%, siendo este el valor más bajo, compartiendo un 8% con cartón, y un 32% con el background. Para el caso del plástico se obtuvo un 64% de asertividad, y el restante 34% con el background. Por último, en orgánico se obtuvo un 85% de verdaderos positivos y apenas un 13% de background.
La precisión promedio de todas las clases del modelo fue 0.748, la cual para este tipo de algoritmo es buena, nos indica que de cada 10 imágenes, aproximadamente 7 la clasifica correctamente. Su sensibilidad (Recall) fue 0.723, lo que es una buena medida de la cantidad de objetos por clase clasificados correctamente, en una clase determinada de cada 10 imágenes 7 son correctas, apenas 3 son falsos positivos.
Resultados de las métricas que nos muestra al obtener de la matriz de confusión
5. El prototipio: su crecimiento
Es importante mencionar que el alcance del proyecto se limitó a realizar el prototipado de ConciencIA Ecológica que consistió en el despliegue, la simulación de los componentes del hardware y un bosquejo de una aplicación que conecta la predicción del modelo con el hardware para clasificar imágenes de seis (6) tipos de residuos: orgánicos, vidrio, plástico, papel, cartón, desechos.
A continuación se explicará el funcionamiento del prototipo.
ConciencIA Ecológica consistirá en cinco (05) contenedores de diferentes colores y un módulo central donde se encontrará una Tablet con cámara. Los contenedores se diseñaron pensando en el tamaño de los niños y la forma más fácil de depositar el residuo en estos.
Diseño propuesto
Se buscará que el aprendizaje se realice a través de la interacción del niño con los contenedores, para ello el niño presentará un residuo a la cámara de la Tablet y a través de un modelo, se podrá reconocer hasta seis (6) tipos de residuos: orgánicos, vidrio, plástico, papel, cartón y desechos en general. Luego de reconocer el residuo, se enviará la predicción a una App alojada en la Tablet en el módulo central, la cual mostrará en pantalla lo reconocido y emitirá un sonido con el nombre del material categorizado y el color del contenedor.
Se presenta un bosquejo del proceso del prototipo
Al mismo tiempo, la Tablet enviará una señal a un micro controlador para abrir el contenedor destinado a recolectar el residuo y se enviará una señal que encenderá una luz ubicada en el contenedor. La App emitirá información sobre la práctica de las 4R para promover su uso. El niño finalmente se dirigirá al contenedor señalado y deposita el residuo.
Se presenta un bosquejo del proceso del prototipo
En cada contenedor se instalará un sensor ultrasónico para medir el volumen de residuos acumulados, el sensor enviará una señal a tres led´s que indicarán tres niveles: Disponible (verde), Intermedio (amarillo) y Lleno (rojo). Esto con el fin de evitar que los contenedores rebasen su capacidad, ya que, de producirse, pueden obstaculizar la apertura de la puerta con la entrada de residuos produciendo daños a los servomotores.
Estructura interna del contenedor (arriba sensor ultrasónico)
6. Despliegue
Por otro lado, la aplicación en esta fase no tendrá interacción física con el niño, por el momento servirá como centralizador de la información que viene del modelo y que dirige la acción de la apertura de los contenedores, mostrar en pantalla el resultado, emitir sonido y prender las luces de los contenedores.
La App debe ser iniciada por el administrador, el cual podrá comenzar a ejecutar Conciencia Ecológica a través de su usuario y contraseña.
Diseño de la aplicación propuesta
Inmediatamente, se despliega un menú el cual mostrará un botón de “comenzar a reciclar” que pondrá a Conciencia Ecológica en modo de reconocimiento de residuos. Al darle al botón se enciende el sensor de aproximación y el sensor óptico (cámara); a futuro se tiene pensado implementar un módulo de estadísticas visible en el menú, a los efectos de esta idea de proyecto se colocará como deshabilitado.
Diseño de la aplicación propuesta-iniciando el proceso
En el modo reconocimiento, cuando el sensor de aproximación se activa, se mostrará un mensaje para que el niño presente el objeto a la cámara, cuando detecte el objeto se realizará la predicción.
App en Android para clasificación, mostrando la categorización en tiempo real.
Una vez realizada, se mostrará en la pantalla la clase identificada y emitirá un sonido con el nombre del contenedor, luego emitirá un corto mensaje educativo.
Diseño de la aplicación propuesta con la interacción del sonido
Al mismo tiempo la App enviará la información por bluetooth al micro controlador, el cual se encargará de abrir la compuerta correcta y emitir la señal para encender los led´s. Abajo se muestra un diagrama simulado en Tinkercad.
Bosquejo del circuito
Su futuro: Próximos pasos
Hasta este punto, tenemos una idea de cómo Conciencia Ecológica de una forma sencilla puede orientar a los niños en la creación de hábitos para Reducir, Reutilizar, Reciclar y Recuperar. Pero…
¿hasta aquí llegamos?
A corto plazo, lo primero sería llevar esta conceptualización a la realidad, mejorando cada uno de los aspectos técnicos contemplados en el prototipo. El financiamiento de la Municipalidad de Guayaquil o una institución interesada seria la chispa para propulsar el proyecto.
A mediano plazo, aumentar la base datos e incluir otros materiales para la clasificación, como por ejemplo metal e incluso escalarse el proyecto a empresas para materiales peligrosos como baterías, bombillos ahorradores, bombillo fluorescentes, que están ocasionando un grave problema al ambiente.
En principio, el diseño de los contenedores educativos esta ajustados a las necesidades de cada región e incluso país, ya que actualmente no existe una regulación internacional que dicte las normas de los colores de los contenedores o qué tipo de material se recicla, se puede adaptar Conciencia Ecológica a las necesidades del usuario.
¿Por qué no buscamos que la inteligencia artificial le responda al niño sus inquietudes y dudas?. La App puede ser mejorada para incluir la interacción con el niño y se podría tener una conversación de reciclaje y de aspectos de interés para la educación de los niños de acuerdo a los programas educativos de cada región o país.
Pensando en el futuro de la información. El sensor ultrasónico, podría generar datos a través de la estimación de volumen de cada contenedor. Estos datos ayudarán a llevar la estadística acumulada en el tiempo, sea por contenedor y en sus 5 categorías; así como también por escuelas.
Esta información se alojará en una base de datos para posteriormente alimentar un dashboard de indicadores que permitirá su monitoreo, así como otras funcionalidades como: el control de dispositivos que no estén en funcionando; las escuelas que no están siendo proactivas; tiempo de contenedores llenos sin gestionar; entre otros. En fin una serie de indicadores primordiales, que permita a través de los entes encargados llevar un control de unidades “contenedores” por escuela e incentivar a estas para que su alumnado aprenda jugando.
La misión de Saturdays.ai es hacer la inteligencia artificial más accesible (#ai4all) mediante cursos y programas intensivos donde se realizan proyectos para el bien (#ai4good).
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