Study on an intelligent sensing system for fine-grained data of urban garbage discharge

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K17735
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Reitaku University (2022-2023); Keio University (2021)
• Principal Investigator: Yin Chen 麗澤大学, 工学部, 准教授 (60773124)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 情報ネットワーク

Outline of Final Research Achievements

This research and development project aimed to create an efficient system for collecting and analyzing waste discharge data in towns using garbage trucks. Specifically, we accomplished the following: 1）Developed an algorithm to automatically count garbage bags using a device with a GPU that can be mounted on garbage trucks. 2) Deployed these devices in multiple municipalities to verify the system's effectiveness. 3) Built a platform for analyzing collected data, including forecasting waste discharge and creating collection maps. 4)Published academic papers and advanced the practical implementation in several municipalities.
Through this, we established a new system to improve the efficiency of waste management in towns.

Free Research Field

情報ネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

学術研究について、本研究は車の移動力、データとそれに設置したエッジデバイスを活かした高次元の生データ処理を実践したセンシングシステムの日本初の研究開発であり、関連分野の研究開発を大きく推進したと言える。
社会的意義としては、本研究開発は日本の都市部における排出量をより精度高く、かつより精緻に把握可能となり、地方自治体のエビデンスベースのごみ排出管理行政業務を大きく推進させる。又、得られたごみ排出量データは都市計画、廃棄物処理などの関連分野に学術的・実用的価値の高いデータを提供でき、その分野の発展ににつながる。