Monitoreo de contenedores de residuos - cámaras o ultrasonido

Continuando con los Reite blogs, hoy te contaremos porqué utilizamos cámaras para la medición de los contenedores y sus principales ventajas frente a otros tipos de sensores, en particular de ultrasonido. Por si no has leído nuestro blog introductorio sobre visión artificial te lo dejo justo aquí.

Sin duda que el uso de sensores ha cambiado la forma en que entendemos al mundo, logrando obtener información relevante y accionable de nuestro entorno.

Hoy en día, gracias a los avances en inteligencia artificial se pueden utilizar las cámaras como un poderoso sensor, logrando obtener valiosa información donde antes no era posible o era extremadamente caro. Es aquí donde la frase “una imagen vale más que mil palabras” toma más relevancia que nunca.

Una imagen vale más que mil palabras … o mil sensores?

Concentrándonos en la medición del nivel de llenado de contenedores de residuos, es posible elegir entre dos principales opciones: utilización de sensores de ultrasonido y cámaras. En Reite utilizamos dispositivos con cámaras embebidas, aquí te explicamos porqué.

Ultrasonido

El sensor de ultrasonido funciona enviando ondas de sonido a altas frecuencias, indetectables para el humano (¿Qué suerte no?), las cuales rebotan en superficies para luego medir el tiempo que tardan en ir y volver. Así, conociendo la velocidad de la onda y el tiempo de viaje se puede conocer la distancia a un objetivo.

Este tipo de sensores son utilizados, por ejemplo, en el parachoques de los vehículos para ayudarnos en la tediosa tarea de estacionar. Sin embargo, sin confirmación visual, ya sea por cámara de retroceso o el uso (correcto) de los espejos retrovisores no hay forma de saber a que se enfrenta tu preciado parachoques: un poste? una pared? un refrigerador? Este es uno de los principales problemas con el uso de esta tecnología, donde sumado a la necesidad de utilizar sensores a lo largo de todo el parachoques no se puede saber con exactitud qué es lo que se mide.

Adentrándonos en la medición de contenedores nos encontramos con el mismo problema, pero estos se acrecientan aún más. Siguiendo con el ejemplo anterior, en el vehículo no importa mucho realmente a que nos enfrentamos, ya que el único objetivo es no topar. En el caso de los contenedores, el conocimiento del tipo de residuo juega un papel fundamental en la cadena de reciclaje, y la identificación de contaminantes ayuda enormemente aguas abajo, dado el alto costo de su separación y la importancia de su pureza.

Sumado a la imposibilidad de conocer el tipo de residuo y por la naturaleza propia del sensor, resulta poco factible utilizarlos en contenedores de gran tamaño, ya que además de que se tendría que llenar de sensores (tal como los parachoques), estos contenedores tendrían que ser cerrados, dada la necesidad del sensor de apuntar en la dirección correcta siendo en este caso válida únicamente la vista cenital. Dada esta misma limitante, es que un sensor de ultrasonido falla al medir residuos distribuidos de manera no uniforme, debido a que el sensor medirá el primer obstáculo en su camino pudiendo ser solo un residuo mal apilado.

Sin embargo no todo es tan malo para los queridos sensores de ultrasonido, su bajo coste y facilidad de desarrollo e implementación resultan en una buena solución para contenedores menores a 3m³ y en donde el tipo de residuo es conocido.

Uso de cámaras

Aquí es donde la cosa se pone interesante. Desde el siglo pasado que las cámaras han sido vitales para capturar esos preciados momentos instantáneos en un rollo fotográfico o en una matriz de 0s y 1s. Pero las imágenes no son más que eso, un montón de píxeles interpretables por nuestro cerebro. Es aquí donde entran en juego los avances de la última década en inteligencia artificial, los cuales han facultado a las máquinas con poderosas herramientas para extraer información de valor desde las imágenes, lo que ha permitido desde detección y conteo de personas hasta construir vehículos 100% autónomos.

Volviendo al contexto de los contenedores, las imágenes obtenidas desde éstos permiten no solo obtener el nivel de llenado, sino que también información como tipo de residuo almacenado, posibles contaminantes, y hasta conocer si estos están apilados de manera correcta ¡Un golazo!

El desafío

Pero no todo es color de rosa para las queridas imágenes: para la construcción de los dispositivos de captura se necesitan un alto conocimiento en hardware, como también sólidas bases en inteligencia artificial para poder aplicar los últimos avances en visión artificial para el desarrollo de los potentes modelos capaces de extraer la información requerida … ¡Que bueno que existe Reite!

En Reite contamos con equipo multidisciplinario y altamente calificado para el desarrollo de nuestra solución de vanguardia, Loopy, la cual con ayuda de dispositivos embebidos de hardware, servidores cloud, y potentes algoritmos de visión artificial nos permiten encaminarnos y alcanzar nuestra misión: impulsar la eficiencia y sostenibilidad a través de inteligencia artificial.