• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Detection and Collection of Waste Using a Partially Submerged Aquatic Robot

    Thumbnail
    التاريخ
    2023
    المؤلف
    Ayesh, Malek
    Qidwai, Uvais
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    With the amount of waste being dispersed into oceans on the rise, mitigating this issue has become a global concern. In the past few decades, governments, scientists, organizations, and individuals have been attempting to attenuate the effects of global warming, partially caused by improper waste disposal into oceans. This study presents a solar powered, partially submerged aquatic robot constructed from recycled, recyclable, upcycled, and sustainable materials. The robot aims to provide flexibility in the choice of construction materials by not being limited to what operating system, microcontroller, motors, and robot floaters are used. This robot detects and collects seven different categories of commonly littered waste namely cardboard (95.3%), wrappers (94.1%), metal cans (93.8%), surgical face masks (93.2%), plastic bags (96.2%), polystyrene (92.6%), and plastic bottles (93.8%). The custom detection system was evaluated based on whether it is capable of detecting waste and how well if little, medium, and high movement was introduced to the robot. Furthermore, the detection system's performance in low light situations along with the drivetrain's effectiveness was tested. Future improvements include forming larger dataset, enhancing the detection system's low light capabilities, and attaching a larger battery.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16075-2_9
    http://hdl.handle.net/10576/54658
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video