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

Les technos

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

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