Clasificación automatizada de residuos sólidos mediante visión por computador y el modelo YOLOv8 para gestión ambiental
Sinopsis
La gestión sostenible de residuos sólidos urbanos enfrenta desafíos importantes debido a la escasa eficiencia de los procesos de clasificación manual y la baja tasa de recuperación de materiales reciclables. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la efectividad de un modelo de visión artificial basado en la arquitectura You Only Look Once (YOLOv8) para la identificación y clasificación automatizada de residuos. La metodología comprendió el procesamiento de una versión optimizada del conjunto de datos TrashNet, conformada por 2.390 imágenes tras un riguroso proceso de depuración y balanceo. El dataset se categorizó en cinco clases fundamentales: cartón, papel, plástico, metal y vidrio. Se emplearon técnicas de transferencia de aprendizaje (transfer learning) y segmentación estratificada para garantizar la robustez del entrenamiento en un entorno de computación de alto rendimiento. Los resultados experimentales demostraron un desempeño superior, alcanzando una exactitud global de 0,94 en el conjunto de validación. Las métricas de precisión, sensibilidad y F1-score evidenciaron una alta consistencia interclase, manteniendo la estabilidad operativa frente a variaciones de iluminación y ruido visual. En la fase de discusión e impacto, se validó la aplicabilidad tecnológica mediante el despliegue del modelo en aplicaciones funcionales de escritorio y entorno web. Estas herramientas permitieron el procesamiento en tiempo real sin dependencia de servidores externos, lo que facilitó la descentralización del monitoreo ambiental. Se concluye que la integración de redes neuronales convolucionales de una sola etapa representa una solución escalable y de bajo costo computacional, con un potencial significativo para transformar los sistemas de economía circular y optimizar la recuperación de recursos en contextos urbanos e industriales.
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Páginas
18
Publicado
febrero 28, 2026
Colección
ISSN en línea
3103-117X
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Derechos de autor 2026 Thomás Ricardo Borja Saltos, Claudio Xavier Borja Saltos , Jorge Wilson Tamami Pachala, Cristhian Geovanny Villamarin Arroba, Mercedes Anabel Monar Verdezoto, Hernán Arturo Rojas Sánchez, Simeón Ángel Zavala Verdezoto, Alisson Daniela Ocampo Paño, Mario Manuel Paredes Lopez, Erika Anabel Duche Manobanda, Jesús Ernesto González Torres, Alexander Ufredo Alegria Chavez, Diana Magali Alegría Camino, Verónica Elizabeth Sánchez Aguiar (Autor de capítulo)
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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Cómo citar
Clasificación automatizada de residuos sólidos mediante visión por computador y el modelo YOLOv8 para gestión ambiental. (2026). In Desafíos de la sociedad contemporánea: Vol. V2i1 (p. 18). Editorial Unión Científica. https://doi.org/10.63804/mtc.v2i1.e1
