Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Detektering av föroreningar i dagvattensystemet

Ljungqvist Nilsson, Markus LU and Wetterbrandt, Gustav LU (2021) EITL05 20211
Department of Electrical and Information Technology
Abstract (Swedish)
Målet med examensarbetet var att fastställa om det är möjligt att använda maskininlärning tillsammans med en kommersiellt tillgänglig kamera för att identifiera cigarettfimpar i dagvattensystemet. För att göra detta konstruerades en modell av en dagvattenbrunn. Modellen bestod av en låda som genomskars av ett avloppsrör. I lådans lock hängdes en kamera som filmade en öppning i röret. Vatten som innehöll cigarettfimpar hälldes genom röret och filmades med kameran. Dessa filmklipp användes sedan för att skapa två olika datamängder som användes för att träna två olika faltande neuronnät till att identifiera cigarettfimpar. Båda nätverken uppnådde i slutändan över 95% noggrannhet på träningsdatan och 100% på testdatan. Detta resultat indikerar... (More)
Målet med examensarbetet var att fastställa om det är möjligt att använda maskininlärning tillsammans med en kommersiellt tillgänglig kamera för att identifiera cigarettfimpar i dagvattensystemet. För att göra detta konstruerades en modell av en dagvattenbrunn. Modellen bestod av en låda som genomskars av ett avloppsrör. I lådans lock hängdes en kamera som filmade en öppning i röret. Vatten som innehöll cigarettfimpar hälldes genom röret och filmades med kameran. Dessa filmklipp användes sedan för att skapa två olika datamängder som användes för att träna två olika faltande neuronnät till att identifiera cigarettfimpar. Båda nätverken uppnådde i slutändan över 95% noggrannhet på träningsdatan och 100% på testdatan. Detta resultat indikerar att det bör vara möjligt att med hjälp av maskininlärning detektera cigarettfimpar i en dagvattenbrunn. (Less)
Abstract
The aim of this thesis was to determine whether it is possible to use machine learning in conjunction with a commercially available camera to identify cigarette butts in the stormwater system. To do this, a model of a stormwater well was constructed. The model consisted of a box that was cut through by a drain pipe. A camera pointing toward an opening in the drain pipe was attached to the lid of the box. Water containing cigarette butts was poured through the pipe and filmed with the camera. These film clips were then used to create two different datasets that were used to train two different convolutional neural networks on how to identify cigarette butts. Both networks ultimately achieved over 95% accuracy on the training data and 100%... (More)
The aim of this thesis was to determine whether it is possible to use machine learning in conjunction with a commercially available camera to identify cigarette butts in the stormwater system. To do this, a model of a stormwater well was constructed. The model consisted of a box that was cut through by a drain pipe. A camera pointing toward an opening in the drain pipe was attached to the lid of the box. Water containing cigarette butts was poured through the pipe and filmed with the camera. These film clips were then used to create two different datasets that were used to train two different convolutional neural networks on how to identify cigarette butts. Both networks ultimately achieved over 95% accuracy on the training data and 100% on the test data. This result indicates that it should be possible to detect cigarette butts in a stormwater well with the help of machine learning. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Ljungqvist Nilsson, Markus LU and Wetterbrandt, Gustav LU
supervisor
organization
course
EITL05 20211
year
type
M2 - Bachelor Degree
subject
keywords
Convolutional neural network, Machine learning, Stormwater system, Image classification, Objektklassificering, maskininlärning, faltande neuronnät, dagvattensystem
report number
LU/LTH-EIT 2021-817
language
Swedish
id
9050589
date added to LUP
2021-06-15 10:49:31
date last changed
2021-06-15 10:49:31
@misc{9050589,
  abstract     = {{The aim of this thesis was to determine whether it is possible to use machine learning in conjunction with a commercially available camera to identify cigarette butts in the stormwater system. To do this, a model of a stormwater well was constructed. The model consisted of a box that was cut through by a drain pipe. A camera pointing toward an opening in the drain pipe was attached to the lid of the box. Water containing cigarette butts was poured through the pipe and filmed with the camera. These film clips were then used to create two different datasets that were used to train two different convolutional neural networks on how to identify cigarette butts. Both networks ultimately achieved over 95% accuracy on the training data and 100% on the test data. This result indicates that it should be possible to detect cigarette butts in a stormwater well with the help of machine learning.}},
  author       = {{Ljungqvist Nilsson, Markus and Wetterbrandt, Gustav}},
  language     = {{swe}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{Detektering av föroreningar i dagvattensystemet}},
  year         = {{2021}},
}