Today, water is being contaminated at a higher rate, which increases the pollution level. Water in ponds is not being maintained as it is not a major concern. Also, the floating waste in the ponds are increasing due to ignorance. The current methods of organic and non-organic waste removal from water bodies are inefficient, labour-intensive, and lack precise waste segregation techniques. This leads to environmental degradation, contamination of aquatic ecosystems, and poses a threat to biodiversity and human health.
Therefore, there is a pressing need to develop an AI-driven boat system that can autonomously and effectively remove, segregate, and dispose of both organic and non-organic waste, improving waste management practices in water bodies.
In this system, image processing techniques can be employed to detect the floating wastes (organic and non-organic) and removal of waste can be done with suitable sensors. The information regarding the waste and pH level are stored in cloud periodically and so it can be accessed through IoT. Since the information is stored in cloud, the co-ordinates of the boat can be obtained for proper maintenance of the smart boat.
Inhaltsverzeichnis
- 1. INTRODUCTION
- 2 LITERATURE SURVEY
- 2.2 SUMMARY FOR USER SURVEY
- 3. PROBLEM STATEMENT
- 3.1 NEED FOR THE PROJECT
- 3.2 4W FRAMEWORK
- 4. OBJECTIVE OF THE PROJECT
- 5. PROJECT PLAN
- 5.1 DESIGN OF THE PROJECT
- 5.2 CODE
- 5.4 THE RESULT
- 6 CURRENT STATUS OF PROJECT
- 7 CONTRIBUTIONS
- 8 CONCLUSIONS
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieses Projekt zielt darauf ab, ein intelligentes Boot zu entwickeln, das in der Lage ist, schwimmenden Abfall aus Wasserkörpern autonom und effizient zu entfernen, zu trennen und zu entsorgen. Dieses System nutzt künstliche Intelligenz (KI) und Bildverarbeitungsmethoden, um schwimmenden Abfall (organisch und nicht-organisch) zu erkennen, zu entfernen und zu segmentieren. Der gesammelte Abfall wird dann sicher entsorgt, um die Umweltverschmutzung zu reduzieren, die Wasserqualität zu verbessern und die Biodiversität zu schützen. Das Projekt berücksichtigt auch die Überwachung des pH-Werts des Wassers, um die Wasserreinheit zu beurteilen.
- Entwicklung eines KI-gesteuerten Systems zur effizienten Entfernung von Abfällen aus Wasserkörpern
- Einsatz von Bildverarbeitungsmethoden zur Erkennung und Klassifizierung von schwimmendem Abfall
- Automatisierung des Abfallsammel- und -Entsorgungsprozesses
- Integration von IoT-Technologien zur Überwachung und Steuerung des Systems
- Verbesserung der Wasserqualität und des Umweltschutzes
Zusammenfassung der Kapitel
- 1. INTRODUCTION: Dieses Kapitel führt in das Problem der Wasserverschmutzung durch schwimmenden Abfall ein, beschreibt die Herausforderungen traditioneller Abfallsammelmethoden und stellt das Konzept eines KI-gesteuerten Bootes vor.
- 2 LITERATURE SURVEY: Dieses Kapitel präsentiert eine Zusammenfassung der relevanten Literatur, die sich mit der Abfallbeseitigung in Wasserkörpern, KI-gestützten Systemen und Bildverarbeitungstechniken befasst.
- 3. PROBLEM STATEMENT: Dieses Kapitel definiert das Problem der Wasserverschmutzung durch schwimmenden Abfall und erklärt die Notwendigkeit eines intelligenten Bootes zur Lösung dieses Problems. Es werden die Gründe für das Projekt und ein "4W-Framework" präsentiert, das die wichtigsten Aspekte des Problems beleuchtet.
- 4. OBJECTIVE OF THE PROJECT: Dieses Kapitel definiert die Ziele des Projekts, die die Entwicklung eines Systems zur Erkennung, Sammlung und Entsorgung von schwimmendem Abfall umfassen. Das Ziel ist es, die Wasserqualität zu verbessern und die Umwelt zu schützen.
- 5. PROJECT PLAN: Dieses Kapitel beschreibt den Entwurf des Projekts, die Programmierung und die erzielten Ergebnisse. Es stellt die verschiedenen Aspekte des Projekts dar, einschließlich des Designs des Bootes, der verwendeten Sensoren, der Bildverarbeitungsalgorithmen und der Überwachung der Wasserqualität.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter des Projekts sind: Wasserverschmutzung, schwimmender Abfall, KI-gestütztes Boot, Bildverarbeitung, Objektdetektion, pH-Wert-Überwachung, IoT, Umweltschutz, nachhaltige Entwicklung.
- Arbeit zitieren
- Punugoti Venkatesh (Autor:in), Floating Waste Identification in Water Bodies with an AI-Driven Boat System, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1370950
