Shred smarter.

Verbessere dein Recyclingerlebnis mit der KI-fähigen Bilderkennung von WasteWatch und helfe der Welt durch innovative Technologie besser mit Müll umzugehen.

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WasteWatch - Gehäuse
Die Idee

Recycling nach Gefühl ist von gestern

Worker loading shredder with waste

Das Problem

  • Oft mangelnde Sicht in den Schredder bei Recycling-Anlagen hindert Arbeiter diesen optimal zu benutzen. Es ist unklar, wo Material nach gefüllt werden soll, oder wann genau man nachlegen sollte.

Vorzerkleinerer von oben

Die Lösung

  • WasteWatch wird an der Anlage montiert und scannt den Trichter des Schredders. Mittels einer Bilderkennung wird Information zur optimalen Nutzung über das Smartphone des Arbeiters ausgegeben.

Du verbesserst:

  • Mehr Müll wird recycelt
  • Verbesserte Leistung
  • Geringere Energiekosten
  • Gesteigerte Effizienz
  • Zeitersparnis
So funktioniert's

So benutzt du dein drittes Auge

01

Installiere WasteWatch

Sobald du das Gerät mit Sicht auf deinen Schredder montiert hast. Musst du es nur noch mit Netzwerk und Strom verbinden und du bist Ready-To-Go! Starte das Gerät und verbinde dich über http://wastewatch.local mit der Webseite.

iPhone app
            preferences selection screen
iPhone app
            meal aproving plan

02

Die letzten Schritte

Die letzten Einstellungen müssen noch vorgenommen werden. Das meiste macht WasteWatch schon von Haus aus. Stelle den Bereich, in dem gescannt werden soll, ein und zeige der Kamera einmal wie dein Schredder voll und leer aussieht.

03

Du bist der Recycling-Meister

Nachdem du die einfachen Einstellungen vorgenommen hast, kannst du die Webseite während dem Beladen vom Schredder besuchen. Du erfährst dann wie voll er ist und wo du noch Material nachfüllen kannst.

iPhone app
            delivery screen
Das Team

Die Helden dahinter

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Programmierung der Webapplikation und Projektmanagment

— Alexander Hoffmann

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Programmierung der Bilderkennung und Ansprechpartner

— Adrian Humer

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Entwicklung, Design und Bau der Hardware

— Daniel Naschberger

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Projektbetreuung

— DI Christopher Mittermüller

Kamera

Durch Stereo-Vision und KI funktioniert die verwendete Kamera wie das menschliche Auge.

Server

Der RaspberryPi 4 hostet über eine Flask-App die Webseite und arbeitet so mit der Kamera zusammen.

Sprache

Der Server sowie die Kamera wurden mit der Programmiersprache Python 3 geschrieben.

Gehäuse

Das Gehäuse ist vollständig 3D-gedruckt und hält den Belastungen einer Recyclinganlage stand.

Wettbewerbe

Wir wollen die Recyclingwelt verbessern

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