Bài toán

GreenBin AI hướng tới giải quyết các điểm nghẽn trong quá trình phân loại và thu gom rác tái chế từ cư dân đến đơn vị vận hành:

• Cư dân: chưa có hướng dẫn trực quan để phân loại rác đúng cách; việc đăng ký thu gom rác tái chế, đặc biệt là đồ cồng kềnh, còn thủ công; phân loại tại nguồn phụ thuộc nhiều vào ý thức và kiến thức của người dùng.
• Người thu gom: khó theo dõi tập trung các yêu cầu thu gom từ hộ dân; thiếu công cụ hỗ trợ phân loại tại điểm tập kết và tổ chức công việc thu gom.
• Đơn vị thu gom/Ban quản lý: khó theo dõi lưu lượng và mức đầy tại các điểm thu gom, dẫn đến việc lập chuyến chủ yếu dựa trên lịch cố định hoặc kinh nghiệm, gây tăng chi phí vận hành.

Giải pháp

GreenBin AI xây dựng một hệ sinh thái IoT và AI kết nối toàn bộ quy trình từ cư dân → người thu gom → đơn vị vận hành.

Hệ thống bao gồm:

• Ứng dụng cho cư dân: hướng dẫn phân loại rác, đăng ký thu gom rác tái chế/cồng kềnh, theo dõi lịch thu gom và tương tác với thùng rác thông minh.
• Ứng dụng cho người thu gom: tiếp nhận yêu cầu từ cư dân, hỗ trợ phân loại tại điểm thu gom và quản lý công việc theo tuyến.
• Web quản lý cho đơn vị thu gom: theo dõi trạng thái và lưu lượng tại các điểm thu gom, quản lý yêu cầu và hỗ trợ tự động tạo tuyến thu gom tối ưu.
• Thùng phân loại thông minh: nhận diện và hỗ trợ tự động phân loại rác ngay tại nguồn.

Mục tiêu là biến từng hoạt động bỏ rác và thu gom thành dữ liệu có thể theo dõi, từ đó giúp giảm thao tác thủ công và tối ưu toàn bộ chuỗi vận hành.

Giải pháp kỹ thuật

Thùng GreenBin kết hợp cảm biến, camera, vi điều khiển ESP32 và AI tại backend.

Quy trình cơ bản:

1. Cảm biến phát hiện người dùng và xác nhận có vật thể được đưa vào.
2. Camera chụp hình vật thể.
3. Hình ảnh được gửi tới backend để tiền xử lý và phân loại bằng Vision AI.
4. Backend trả về loại rác và mức độ tin cậy.
5. Cơ cấu phân luồng nhiều tầng sử dụng servo đưa vật thể tới ngăn phù hợp.
6. Cảm biến tiếp tục đo mức đầy của từng ngăn và đồng bộ dữ liệu về hệ thống quản lý.
7. Web quản lý sử dụng dữ liệu này để xác định các điểm cần thu gom và hỗ trợ tối ưu tuyến vận chuyển.

AI được đặt tại backend thay vì chạy trực tiếp trên thùng, giúp thiết bị đầu cuối đơn giản hơn, dễ nâng cấp mô hình và giảm yêu cầu phần cứng tại mỗi điểm triển khai.

Tính khả thi

Giải pháp đã được triển khai thành các thành phần có thể kiểm thử độc lập: