En cliquant sur "Accepter", vous acceptez que des cookies soient stockés sur votre appareil afin d'améliorer la navigation sur le site, d'analyser son utilisation et de contribuer à nos efforts de marketing. Consultez notre politique de confidentialité pour plus d'informations.
31 août 2022

Comment l'annotation des vidéos et des images réduira la gestion des déchets dans l'industrie alimentaire ?

31 août 2022

Comment l'annotation des vidéos et des images réduira la gestion des déchets dans l'industrie alimentaire ?

La gestion des déchets dans l'industrie alimentaire est une source de préoccupation majeure au niveau mondial. En approfondissant cet article, nous allons explorer comment les déchets sont réduits à leur plus simple expression grâce à des annotations de vidéos et d'images. 

Qu'est-ce que l'annotation d'images ?

Il s'agit de l'étiquetage d'une image dans un modèle de formation dans le but de former les modèles de machine. Le processus d'annotation d'images commence par une annotation manuelle où les images sont étiquetées. Elles sont ensuite traitées par un modèle d'apprentissage automatique. 

Qu'est-ce que l'annotation vidéo ?

Il s'agit du processus de capture de diverses images dans une vidéo, à l'aide de lignes annotées image par image. Elle permet aux machines de reconnaître facilement les objets en mouvement. 

Qu'est-ce que la gestion des déchets dans l'industrie alimentaire ?

C'est l'action entreprise qui vise à réduire le gaspillage alimentaire et ses implications sur l'environnement. Les déchets alimentaires peuvent se présenter sous forme d'emballages, solides ou liquides. 

Comment l'annotation des vidéos et des images réduira la gestion des déchets dans l'industrie alimentaire ?

Donation de nourriture

De nombreuses agences humanitaires et banques alimentaires utilisent des annotations d'images et de vidéos pour tracer les itinéraires des véhicules afin d'atteindre les personnes et les familles ayant un besoin urgent d'aide alimentaire (qui est généralement donnée par ceux qui ont un excédent de nourriture), probablement en raison d'une catastrophe naturelle ou d'un conflit armé en cours. Des points de distribution pratiques sont identifiés grâce aux signaux GPS, ce qui évite de devoir parfois s'arrêter pour aller à la rencontre de ces personnes. Les images satellites permettent également de repérer des endroits précis où il y a une crise alimentaire ou des difficultés à obtenir suffisamment de nourriture par les habitants.

Compostage

Il s'agit du processus par lequel des micro-organismes tels que les champignons et les bactéries décomposent les déchets organiques, y compris les aliments, en petites formes. En outre, ils peuvent être ajoutés au sol comme engrais pour la croissance des plantes La classification des déchets est une méthode qui utilise les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour développer des modèles de classification des images de déchets. Des applications mobiles ont été développées pour faciliter l'identification des déchets, après que les images de déchets aient été annotées pour les modèles d'entraînement. Des moniteurs et des capteurs ont été utilisés pour visualiser et suivre le processus de compostage. Le CNN identifie également le compost à maturité précoce, grâce à l'acquisition d'échantillons sous différents niveaux d'éclairage pour l'analyse de ses stades de développement. 

Production d'aliments pour animaux

Les robots sont utilisés pour trier et classer les restes d'aliments sains ou les récoltes afin que les animaux puissent s'en nourrir, grâce à des modèles d'apprentissage automatique et à des images annotées. Les annotations de vidéos et d'images aident également les robots à trier les différentes parties des plantes, comme les tiges. Ils détectent la race de plante adaptée à l'alimentation du bétail.

La digestion anaérobie pour un biogaz riche en énergie

Il s'agit d'un processus chimique qui décompose les déchets organiques en composants simples grâce à l'activité des bactéries. Les aliments font partie des déchets organiques décomposés. Les déchets sont ensuite produits en l'absence d'oxygène et métamorphosés en biogaz combustible (composé de dioxyde de carbone et de méthane) dans la digestion anaérobie. Des capteurs souples évaluent en ligne la production d'acides gras volatils (AGV) dans diverses conditions de travail. Les réseaux neuronaux artificiels utilisent la fonction de base radiale et les réseaux neuronaux à propagation arrière qui utilisent des algorithmes pour mettre à jour le poids du réseau et également estimer les fonctions qui éliminent les incertitudes dans le processus de digestion.

Recyclage des déchets à des fins industrielles

L'industrie de l'emballage des aliments et des boissons produit de nombreux déchets plastiques. Les annotations des vidéos et des images entraînent les modèles à reconnaître les différents types de déchets produits par l'industrie alimentaire. Parmi ceux-ci figurent les plastiques à usage unique et les canettes. Une fois reconnues, les différentes formes de déchets sont facilement séparées en fonction de leur utilité. Les bouteilles en plastique ont été utilisées pour soigner les semis, fabriquer des sacs à dos, des parapluies et des trousses à crayons. Elles sont parfois même utilisées pour la construction de briques et de routes. Les boîtes de conserve, quant à elles, sont utilisées comme tirelires et pour le stockage de l'eau en vrac dans certaines communautés rurales, entre autres.

Vous pourriez également aimer
ces autres articles

Vous voulez grandir vos projets de labellisations de données
et le faire de manière éthique ?

Nous disposons d'une large gamme de solutions et d'outils qui vous aideront à former vos algorithmes. Cliquez ci-dessous pour en savoir plus !