導入事例
廃棄物資源の追跡可能性と管理の改善による循環経済の促進
NVIDIA Jetson Xavier NXを廃棄物回収車両や処理施設に導入。画像認識による廃棄物種別・リサイクル適性のリアルタイム分類により、資源トレーサビリティの向上と循環経済を促進しました。
- 業種
- 環境・サステナビリティ
- 用途
- 廃棄物フローの分類と追跡
プロジェクトの背景と要件
Lixoはグローバルな廃棄物管理の場面に向け、Jetson Xavier NXベースの廃棄物識別ソリューションを開発しました。収集トラックや分別センターで素材を識別し、時間と地理データで分別品質を分析します。
物体形状の複雑さ
- 廃棄物は変形し、重なり合い、入れ子になることがあります。
- パッケージの持続的な変化により、一部カテゴリのデータが不足します。
廃棄物の多様な外観に対応できる識別モデルが必要でした。
品質分布分析
- 照明と画像のブレが詳細の取得に影響します。
- 顧客は汚染物の構成と割合も把握したいと考えていました。
識別結果と廃棄物フローの品質分析を両方提供する必要がありました。
ソリューションと構成
エッジ認識
Jetson Xavier NXが物体検出と分類を実行し、プラスチック、紙類、金属、危険物を区別します。
収集と分別
Collectorはゴミ投入口付近で画像を取得し、時間・地域・収集地点別に報告します。分別センターは物流を分析し、危険物にアラートを発します。
構成コンポーネント
現場ギャラリー (3)
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