Nhận diện bệnh trên cây lúa dựa vào kỹ thuật học sâu

Nguyễn, Văn Dương Triều

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1787

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Lê, Thị Thu Nga	-
dc.contributor.author	Nguyễn, Văn Dương Triều	-
dc.date.accessioned	2021-08-13T09:22:36Z	-
dc.date.available	2021-08-13T09:22:36Z	-
dc.date.issued	2021-08-13	-
dc.identifier.uri	http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1787	-
dc.description	Kỷ yếu Hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học năm học 2020-2021; từ trang 1-7.	vi_VN
dc.description.abstract	Nhận diện dựa trên ảnh thu nhận được thông qua thiết bị di động giúp phát hiện bệnh trên cây lúa một cách nhanh và tiện lợi, từ đó sớm có kế hoạch điều trị bệnh kịp thời, nhằm nâng cao năng suất cây trồng. Sau khi tiến hành thử nghiệm, so sánh với kỹ thuật phân lớp SVM (88.14%) và học chuyển giao VGG16 (96.79%), bài báo này đề xuất kỹ thuật học sâu SqCNN với độ chính xác nhận diện cao (97.43%). Mô hình nhận dạng sử dụng SqCNN đề xuất được lựa chọn để xây dựng ứng dụng di động nhận diện bệnh trên cây lúa. Bộ dữ liệu thực nghiệm được lấy từ Kaggle.com.	vi_VN
dc.language.iso	vi	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn	vi_VN
dc.subject	học sâu	vi_VN
dc.subject	nhận diện bệnh trên cây lúa	vi_VN
dc.subject	phân lớp	vi_VN
dc.subject	máy hỗ trợ vectơ	vi_VN
dc.subject	học chuyển giao	vi_VN
dc.title	Nhận diện bệnh trên cây lúa dựa vào kỹ thuật học sâu	vi_VN
dc.title.alternative	Rice Plant Disease Identification Based on Deep Learning	vi_VN
dc.type	Working Paper	vi_VN
Appears in Collections:	SV NCKH Năm học 2020-2021

Files in This Item:

Sign in to read

Show simple item record