Abfallverschmutzung ist eine der gravierendsten Umweltprobleme der modernen Welt. Die Bedeutung der Wertstoffrückgewinnung ist sowohl aus wirtschaftlichen als auch aus ökologischen Gründen gut bekannt, und die Industrie erfordert hohe Effizienz. Unser Team hat umfassende Forschung zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Abfalldetektion und -klassifizierung durchgeführt, um die globale Abfallverschmutzung zu bekämpfen. Als Ergebnis wurde ein Open-Source-Framework entwickelt, das die Detektion und Klassifizierung von Abfall ermöglicht. Die finale Pipeline besteht aus zwei neuronalen Netzen: einem zur Detektion von Abfall und einem zweiten zur Klassifizierung des Abfalls. Der Abfall wird in sieben Kategorien eingeteilt: Bio, Glas, Metall und Kunststoff, nicht wiederverwertbar, sonstiger Abfall, Papier und unbekannt. Unser Ansatz erreicht eine durchschnittliche Präzision von bis zu 70 % bei der Abfalldetektion und eine Klassifizierungsgenauigkeit von rund 75 % auf dem Testdatensatz. Der zur Studie verwendete Quellcode ist öffentlich online verfügbar.