Inspiration
Selon Radio-Canada, les erreurs dans le tri des détritus sont — malgré tous les efforts déployés — encore trop nombreux, extrêmement couteux, et dommageables pour l'environnement.
La technologie peut nous aider à résoudre ce problème, en simplifiant à l'extrême l'expérience des citoyens qui veulent savoir "Ça va où ça?".
Ce que l'app fait
SnapTrash — Prenez une photo du rebut avec votre téléphone (reconnaissance d'image).
TrashTalk — Dictez ce que vous voulez jeter (reconnaissance vocale).
En combinant les données sur les types de matières résiduelles, ainsi que leur collecte/dépôt dans différentes villes, nous pouvons donner toutes les informations pertinentes:
- Catégorie de matière résiduelle;
- Type de collecte;
- Point de dépôt le plus près;
- Zone et horaire des collectes.
Les données
- Données : Données Québec
- Matières résiduelles acceptées par collecte #Laval #HackQC18
- Secteurs info-collectes #Montréal #HackQC18
- Écocentres - Liste et horaires #Sherbrooke
- Lieux publics #Québec
- Base de données lexicale : WordNet
- Banque d'images : ImageNet
Les technos
- Application mobile (iOS + Android) : React Native
- Serveur : Flask, Python
- Apprentissage machine : TensorFlow
- Analyse sémantique : Natural Language ToolKit
- Interface vocale : DialogFlow
Les défis
- Manque de normalisation dans les données de différentes villes.
- Annotation manuelle du jeu de données des types de rebuts.
- Réseautique entre nos appareils.
Les bons coups
- Algorithme: Solution élégante de correspondance sémantique entre les photos et les types de rebuts.
- Expérience utilisateur: Idée simple, interface minimaliste et intuitive à utiliser.
- Accessibilité: la voix et la caméra sont accessibles à tous!
- Ouverture: Code public sur GitHub, plus deux jeux de données normalisés et/ou augmentés.
Ce qu'on a appris
- Le format
.geojson
! - L'utilisation de DialogFlow
- Utiliser la base de données lexicale WordNet
La suite pour SnapTrash
- Étendre la couverture à d'autres villes
- Développer un modèle, pré-entraîné avec ImageNet, qui soit spécifique à la gestion des matières résiduelles.
- Ajouter le support multilingue
Built With
- api.ai
- dialogflow
- donneesquebec
- flask
- imagenet
- python
- react-native
- tensorflow
- wordnet
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