تصنيف النفايات مجموعة بيانات تصنيف النفايات القابلة لإعادة التدوير والنفايات المنزلية

* هذه المجموعة من البيانات تدعم الاستخدام عبر الإنترنت.انقر هنا للقفز.

تحتوي مجموعة البيانات على 15000 صورة (256 × 256 بكسل لكل منها) تغطي 30 فئة مختلفة من المواد القابلة لإعادة التدوير والنفايات العامة والأدوات المنزلية. تحتوي مجموعة البيانات على 500 صورة لكل فئة و250 صورة لكل فئة فرعية، مما يوفر موردًا غنيًا ومتنوعًا للبحث والتطوير في مجال فرز النفايات وإعادة التدوير. من خلال توفير كمية كبيرة من الصور عالية الجودة، تهدف مجموعة البيانات هذه إلى دعم إنشاء أنظمة قوية ودقيقة لفرز وتصنيف النفايات.

بنية مجموعة البيانات

يتم تنظيم مجموعات البيانات في بنية مجلد هرمية لضمان سهولة التنقل والوصول. يُطلق على المجلد الرئيسي اسم "الصورة" ويحتوي على مجلدات فرعية تمثل فئات أو عناصر نفايات محددة.تُستخدم أسماء المجلدات الفرعية هذه كعلامات لفئاتها الخاصة.تسهيل عملية تحديد الصور واستغلالها للباحثين والمطورين لتلبية احتياجاتهم المحددة.

يتعين عليك تقسيم مجموعة البيانات يدويًا إلى اختبار وتدريب وتحقق.انظر أيضارموز فرز النفايات القابلة لإعادة التدوير والنفايات المنزليةللحصول على مثال لكيفية القيام بذلك.

داخل كل مجلد فرعي للفئة، هناك مجلدين مختلفين:

1. default:يحتوي هذا المجلد على صور بجودة قياسية أو بجودة الاستوديو للعناصر المهملة. تعرض هذه الصور العناصر بشكل واضح وبطريقة خاضعة للرقابة ويمكن استخدامها للتدريب الأولي واختبار نماذج فرز النفايات. يحتوي كل مجلد فرعي "افتراضي" على 250 صورة.
2. real_world:يحتوي هذا المجلد على صور للعناصر المهملة في مشاهد أو بيئات حقيقية. تلتقط الصور العناصر في مجموعة متنوعة من المواقف، مثل سلة المهملات، أو على الأرض، أو في بيئات مزدحمة. تعتبر الصور الواقعية ضرورية لتقييم أداء ومتانة نماذج فرز النفايات في البيئات العملية. يحتوي كل مجلد فرعي "real_world" أيضًا على 250 صورة.

يتم توفير جميع الصور الموجودة في مجموعة البيانات بتنسيق PNG، مما يضمن الجودة العالية والتوافق مع مكتبات معالجة الصور المختلفة والتعلم الآلي.

نوع النفايات

تغطي مجموعة البيانات مجموعة واسعة من فئات النفايات والعناصر، بما في ذلك:

• البلاستيك:تتضمن هذه الفئة صورًا لزجاجات المياه البلاستيكية، وزجاجات الصودا، وزجاجات المنظفات، وأكياس التسوق، وأكياس القمامة، وحاويات الطعام، وأدوات المائدة التي تستخدم لمرة واحدة، والقش، وأغطية الأكواب. تشكل هذه العناصر جزءًا كبيرًا من النفايات البلاستيكية التي تنتجها المنازل وهي ضرورية لجهود إعادة التدوير.
• الورق والكرتون:تتضمن هذه الفئة صور الصحف وأوراق المكاتب والمجلات وصناديق الكرتون والتغليف الكرتوني. غالبًا ما تكون هذه العناصر قابلة لإعادة التدوير وتلعب دورًا حيويًا في الحد من إزالة الغابات والحفاظ على الموارد الطبيعية.
• زجاج:تتضمن هذه الفئة صورًا لزجاجات المشروبات وأوعية الطعام وحاويات مستحضرات التجميل المصنوعة من الزجاج. الزجاج مادة قابلة لإعادة التدوير بدرجة كبيرة، والفرز والتنظيم الصحيح أمر ضروري لعملية إعادة تدوير فعالة.
• معدن:تتضمن هذه الفئة صورًا لعلب الصودا المصنوعة من الألومنيوم، وعلب الطعام المصنوعة من الألومنيوم، وعلب الطعام المصنوعة من الفولاذ، وعلب الهباء الجوي. تتمتع النفايات المعدنية بقيمة قابلة لإعادة التدوير ويمكن معالجتها بكفاءة إذا تم تحديدها وفصلها بشكل صحيح.
• النفايات العضوية:تتضمن هذه الفئة صورًا لنفايات الطعام مثل قشور الفاكهة، وبقايا الخضروات، وقشور البيض، وبقايا القهوة، وأكياس الشاي. يمكن تحويل النفايات العضوية إلى سماد أو استخدامها لإنتاج الغاز الحيوي، مما يقلل العبء على مكبات النفايات ويولد موارد قيمة.
• النسيج:تتضمن هذه الفئة صور الملابس والأحذية. تشكل النفايات النسيجية مصدر قلق متزايد، ويمكن أن يساعد الفرز المناسب في إعادة التدوير وتقليل التأثير البيئي لصناعة الأزياء.

يرجى الرجوع إلى المجلدات الفرعية الفردية ضمن مجموعة البيانات للحصول على أمثلة وحالات محددة لكل فئة من فئات النفايات.

استخدام وتطبيق مجموعات البيانات

توفر مجموعة بيانات فرز النفايات القابلة لإعادة التدوير والنفايات المنزلية مجموعة واسعة من الاحتمالات للباحثين والمهندسين والمهتمين بالبيئة. تتضمن بعض الاستخدامات والتطبيقات المحتملة لهذه المجموعة من البيانات ما يلي:

• تطوير وتدريب نماذج التعلم الآلي لفرز وتصنيف النفايات تلقائيًا. يتيح تنوع الصور والسيناريوهات الواقعية في مجموعة البيانات إنشاء نماذج تصنيف قوية ودقيقة يمكن نشرها في مرافق إدارة النفايات ومراكز إعادة التدوير وصناديق النفايات الذكية.
• تحليل الخصائص البصرية وخصائص النفايات المختلفة. يمكن للباحثين استخدام مجموعة البيانات لدراسة السمات البصرية الفريدة لمواد النفايات المختلفة، مثل اللون والشكل والملمس والحجم. يمكن أن يساعد هذا التحليل في تطوير خوارزميات فرز النفايات أكثر كفاءة واستهدافًا.
• مقارنة أداء خوارزمية تصنيف القمامة على الصور الافتراضية والصور الحقيقية. تتيح مجموعة البيانات هذه للباحثين تقييم ومعايرة دقة ومتانة خوارزمياتهم في بيئة خاضعة للرقابة وواقعية. ويمكن أن تساعد مثل هذه المقارنات في تحديد نقاط القوة والضعف في الأساليب المختلفة وتوجيه تطوير أنظمة فرز النفايات أكثر موثوقية.
• دراسة تأثير السيناريوهات الواقعية على دقة التعرف على القمامة. تحتوي مجموعة البيانات على صور واقعية، مما يسمح للباحثين بدراسة كيفية تأثير عوامل مثل ظروف الإضاءة، وإخفاء الكائنات، والفوضى في الخلفية على أداء نماذج فرز القمامة. قد يساعد هذا البحث على تطوير خوارزميات أكثر مرونة وقدرة على التكيف للتعامل مع التحديات التي تواجه سيناريوهات إدارة النفايات في العالم الحقيقي.