Verification methods for cleanup results in software tools for environmental monitoring
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
The paper examines verification methods for cleanup results in environmental monitoring software tools. Approaches to automated validation of photo evidence using computer vision, geolocation confirmation, crowdsourced validation, and blockchain registration are analyzed. The advantages and limitations of each method are identified. A comprehensive architecture for a verification subsystem of a mobile application for organizing urban cleanup events is proposed.
У тезах розглядаються методи верифікації результатів прибирань у програмних засобах екологічного моніторингу. Проаналізовано підходи до автоматизованої перевірки фотодоказів із використанням комп’ютерного зору, геолокаційного підтвердження, краудсорсингової валідації та блокчейн-реєстрації.
У тезах розглядаються методи верифікації результатів прибирань у програмних засобах екологічного моніторингу. Проаналізовано підходи до автоматизованої перевірки фотодоказів із використанням комп’ютерного зору, геолокаційного підтвердження, краудсорсингової валідації та блокчейн-реєстрації.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Павлик О. В., Романюк О. Н. Verification methods for cleanup results in software tools for environmental monitoring // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29816.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Gharaibeh A. et al. Smart cities: A survey on data management, security, and enabling technologies. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19. No. 4. P. 2456–2501.
- See L. et al. Crowdsourcing, citizen science or volunteered geographic information? The current state of play. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2016. Vol. 5. No. 5. P. 55.
- Hamari J., Koivisto J., Sarsa H. Does gamification work? – A literature review of empirical studies on gamification. 47th Hawaii International Conference on System Sciences. 2014. P. 3025–3034.
- Majchrowska S. et al. Deep learning-based waste detection in natural and urban environments. Waste Management. 2022. Vol. 138. P. 274–284.
- Zandbergen P. A. Accuracy of iPhone locations: A comparison of assisted GPS, WiFi and cellular positioning. Transactions in GIS. 2009. Vol. 13. No. s1. P. 5–25.
- Brabham D. C. Crowdsourcing as a model for problem solving. Convergence. 2008. Vol. 14. No. 1. P. 75–90.
- Nakamoto S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. 2008. URL: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (date of access: May 25, 2026).
- Benet J. IPFS – Content Addressed, Versioned, P2P File System. arXiv preprint arXiv:1407.3561. 2014.