This TFG aims to develop a system of real-time monitoring of the flow of material through a waste treatment plant. Therefore, Deep Learning algorithms for object detection will be applied and some statistics will be obtained based on their results. When designing the system, the detection of objects on the waste tape and the best way to obtain statistics were taken into account. One of the great challenges of this project is to use innovative technologies such as Deep Learning in real environments. With the development of computer computing capabilities, the popularity of algorithms such as Deep Learning has grown a lot. Not only because they can now run smoothly and in a simple environment, but they also perform very well in Computer Vision fields with supervised training models. One of the most common applications in Deep Learning is object detection.

En este TFG se pretende desarrollar un sistema de monitorización en tiempo real del flujo de material que pasa por una planta de tratamiento de residuos. Por lo tanto, se aplicarán algoritmos de Deep Learning de detección de objetos y finalmente se van a conseguir unas estadísticas en base a sus resultados. En el momento de realizar el diseño del sistema se ha tenido en cuenta las detecciones de objetos así como la mejor forma de obtener las estadísticas. Uno de los mayores retos del proyecto ha sido usar tecnologías punteras como el Deep Learning en un entorno real. Con el desarrollo de las capacidades de computación de los ordenadores, la popularidad de algoritmos como el Deep Learning han crecido mucho. No sólo porque ahora se puedan ejecutar sin problemas y en un entorno sencillo, sino porque también obtienen unos resultados muy buenos en campos de Visión por Computador con modelos de entrenamiento supervisado. Una de las aplicaciones más comunes del Deep Learning es la detección de objetos.

En aquest TFG es pretén desenvolupar un sistema de monitorització en temps real del flux d?una planta de tractament de residus. S?apliquen algorismes de Deep Learning de detecció d?objectes i es treuen unes estadístiques en base als seus resultats. A l?hora de fer el disseny del sistema, s?han tingut en compte les deteccions dels objectes en la cinta de residus i la millor forma d'obtenir estadístiques. Un dels grans reptes d?aquest projecte és el d?utilitzar tecnologies tan novedoses com el Deep Learning en entorns reals. Amb el desenvolupament de les capacitats de computació dels ordinadors, la popularitat d?algorismes com el Deep Learning ha crescut molt. No tan sols perquè ara es puguin executar sense problemes i en un entorn senzill, sinó perquè també obtenen uns resultats molt bons en camps de Visió per Computador amb models d?entrenament supervisat. Una de les aplicacions més comunes del Deep Learning és la detecció d?objectes.