XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DIỆN RÁC THẢI NHỰA THEOTHỜI GIAN THỰC

Abstract

Trong bối cảnh ô nhiễm môi trường do rác thải nhựa ngày càng nghiêmtrọng,việc phát triển các giải pháp công nghệ nhằm giám sát và phát hiện rác thải nhựatheo thời gian thực trở nên vô cùng cấp thiết. Nghiên cứu này tập trungvàoxâydựng một hệ thống nhận dạng rác thải nhựa dựa trên các phương pháp họcsâuhiệnđại như YOLOv8, YOLOv9 và DETR, hướng đến mục tiêu phát hiện kịpthời đểhỗtrợ xử lý hiệu quả vấn đề rác thải. Bộ dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm khoảng 3.600 hìnhảnhđượctổng hợp từ các tập dữ liệu FloW, UAV, pLitterStreet và hơn 850 hình ảnhthuthậptừ các con đường tại Thành phố Cần Thơ. Kết quả thực nghiệmcho thấymôhìnhYOLOv8 đạt hiệu suất tốt nhất, với mAP50 đạt 84,32% trong việc phát hiệnrácthảinhựa. Điều này khẳng định tiềm năng của YOLOv8 trong việc phát triểncácứngdụng giám sát môi trường hiệu quả. Nghiên cứu cũng tiến hành so sánh kết quả với một số công trìnhtrướcđóvàchỉ ra những yếu tố quan trọng để cải thiện hệ thống giámsát. Đặc biệt, việcbổsung dữ liệu từ các hình nền không chứa rác thải nhựa đã giúp tăng cườngkhảnăngnhận dạng của mô hình trong các môi trường tự nhiên phức tạp. Nhữngkết quảnàykhông chỉ đóng góp vào việc xây dựng hệ thống phát hiện rác thải nhựamàcòncung cấp cơ sở khoa học cho các nghiên cứu tiếp theo.