{"publication":"INFORMATIK 2025","quality_controlled":"1","author":[{"id":"243822","full_name":"Sangel, Marius","last_name":"Sangel","first_name":"Marius"},{"full_name":"Bensch, Emilia","last_name":"Bensch","first_name":"Emilia"},{"first_name":"Hans","orcid_put_code_url":"https://api.orcid.org/v2.0/0009-0002-6668-2684/work/194297832","last_name":"Brandt-Pook","full_name":"Brandt-Pook, Hans","id":"206531","orcid":"0009-0002-6668-2684"},{"full_name":"Röllke, Timo","last_name":"Röllke","first_name":"Timo"},{"full_name":"Markworth, Cedric","first_name":"Cedric","last_name":"Markworth"}],"tmp":{"image":"/images/cc_by_sa.png","short":"CC BY-SA (4.0)","name":"Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License (CC BY-SA 4.0)","legal_code_url":"https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode"},"file_date_updated":"2025-10-15T07:02:12Z","conference":{"location":"Potsdam","start_date":"2025-09-16","end_date":"2025-09-19","name":"INFORMATIKFESTIVAL 2025"},"date_updated":"2025-10-15T11:49:00Z","publication_identifier":{"unknown":["2944-7682"]},"place":"Bonn","corporate_editor":["Gesellschaft für Informatik e.V."],"oa":"1","date_created":"2025-10-15T07:05:27Z","keyword":["Machine Learning","Computer Vision","Instance Segmentation","CNNs","YOLACT","Data Augmentation","Waste Classification","Trash Detection","Biowaste Analysis"],"page":"1363-1371","year":"2025","department":[{"_id":"4b2dc5c9-bee3-11eb-b75f-ecc80f94fb21"}],"main_file_link":[{"open_access":"1"}],"type":"conference","urn":"urn:nbn:de:hbz:bi10-62353","status":"public","doi":"10.18420/INF2025_121","publication_status":"epub_ahead","user_id":"243822","has_accepted_license":"1","file":[{"date_updated":"2025-10-15T07:02:12Z","content_type":"application/pdf","success":1,"file_size":14374281,"relation":"main_file","file_name":"Automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bioabfall mit maschinellem Lernen Ansätze und Ergebnisse aus dem Projekt TRACES.pdf","date_created":"2025-10-15T07:02:12Z","access_level":"open_access","file_id":"6236","creator":"msangel1"}],"language":[{"iso":"ger"}],"abstract":[{"lang":"ger","text":"Die automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bioabfall gewinnt zunehmend an Bedeutung, sowohl zur Effizienzsteigerung von Recyclingprozessen und Verbesserung der Kompostqualität als auch durch die Novelle der Bioabfallverordnung. Diese Arbeit entwickelt ein Modell zur Instance-Segmentierung von Störstoffen in einem Müllhaufen, das auf dem YOLACT-Framework basiert, um einzelne Objekte im Abfall präzise zu identifizieren. Dabei wird das Modell auf Bilddaten trainiert, die durch eigene Aufnahmen von Bioabfall erstellt wurden. Ziel ist es, die Erkennung von Störstoffen zu optimieren und einen Beitrag zur Erfüllung der neuen gesetzlichen Anforderungen zu leisten. Durch den Einsatz von Data Augmentation wird das Modell robust gegenüber variierenden Abfallarten, was die Flexibilität und Genauigkeit bei der Klassifikation von Störstoffen im Bioabfall verbessert. 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Bonn; 2025:1363-1371. doi:<a href=\"https://doi.org/10.18420/INF2025_121\">10.18420/INF2025_121</a>","mla":"Sangel, Marius, et al. “Automatisierte Erkennung von Störstoffen in Bioabfall mit maschinellem Lernen: Ansätze und Ergebnisse aus dem Projekt TRACES.” <i>INFORMATIK 2025</i>, edited by Gesellschaft für Informatik e.V., no. 366, 2025, pp. 1363–71, doi:<a href=\"https://doi.org/10.18420/INF2025_121\">10.18420/INF2025_121</a>.","ieee":"M. Sangel, E. Bensch, H. Brandt-Pook, T. Röllke, and C. 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