Description
Nous prsentons une poubelle intelligente base sur l’IoT qui utilise un modle d’apprentissage automatique et profond pour grer l’limination des dchets et prvoir les polluants atmosphriques prsents dans l’environnement de la poubelle. Nous avons expriment un modle traditionnel (algorithme des plus proches voisins (k-NN) et rgression logistique) et un algorithme non traditionnel (rseau de mmoire long terme (LSTM) bas sur l’apprentissage profond) pour la cration de messages d’alerte concernant l’tat de la poubelle et la prvision de la quantit de monoxyde de carbone (CO) polluant prsent dans l’air un moment prcis. Les rappels de la rgression logistique et de l’algorithme k-NN sont respectivement de 79 % et 83 % dans un environnement de test en temps rel pour prdire l’tat de la poubelle. La prcision des modles LSTM modifi et LSTM simple est de 90 % et 88 %, respectivement, pour prdire la concentration future des gaz prsents dans l’air. Le systme a entran un dlai de 4 secondes dans la cration et la transmission du message d’alerte un agent sanitaire. Le systme a permis de surveiller en temps rel les niveaux de dchets et de recevoir des notifications du mcanisme d’alerte.
