Sistema de Detecção e Classificação de Resíduos Sólidos com Computação em Borda Usando Deep Learning - Andrade, Ana Lídia Lisboa de; Almeida, Carlos Henrique Oliveira de; Rodrigues, Douglas de Araújo; Santos, Lucas Oliveira; Rebouças Filho, Pedro Pedrosa; Batista, Josias Guimarães (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI); 2025: Anais Estendidos da XXXVIII Conference on Graphics, Patterns and ImagesDO - 10.5753/sibgrapi.est.2025.38287, 2025)
Este artigo apresenta um sistema inteligente inovador para a detecção e classificação automática de resíduos sólidos urbanos, com o objetivo de melhorar a eficiência e a confiabilidade dos processos de coleta seletiva. Utilizando inteligência artificial e técnicas avançadas de deep learning, como o modelo YOLOv8n em conjunto com TensorFlow Lite, o sistema é capaz de identificar e classificar resíduos em quatro categorias principais: metal, papel/papelão, vidro e plástico. O modelo treinado foi incorporado a um aplicativo móvel desenvolvido em Flutter, visando otimizar a coleta seletiva e aumentar a precisão na separação de resíduos, promovendo o descarte adequado. Os usuários podem interagir facilmente com o aplicativo enviando ou capturando imagens e recebendo feedback instantâneo sobre o tipo de resíduo detectado, acompanhado de códigos de cores padronizados para auxiliar na correta separação dos materiais. Após testes comparativos com diferentes versões da rede, optamos por utilizar a YOLOv8n, com uma média de precisão (mAP) de 95,08% e F1-score de 93,12%. Desenvolvido para dispositivos móveis, o sistema é uma ferramenta acessível que contribui para a sustentabilidade ambiental, incentivando práticas responsáveis de descarte e facilitando o uso em cenários de computação em borda.