Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1788
Title: Ứng dụng mô hình học sâu trong nhận dạng và phát hiện thời kỳ chính của trái thơm
Other Titles: Automatic Detection of Pineapple's Growth Stage Using Deep Learning
Authors: Nguyễn, Hà Huy Cường
Bùi, Xuân Thiện
Phạm, Vũ Thu Nguyệt
Nguyễn, Đặng Khuê Văn
Phạm, Trung Kỳ
Lê, Đức Nhật
Keywords: mô hình Yolov4
mạng nơ-ron tích chập
học sâu
học máy
trái thơm
Issue Date: 13-Aug-2021
Publisher: Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn
Abstract: Trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Tuy nhiên, trong mô hình nông nghiệp hiện nay, con người vẫn được sử dụng làm lực lượng lao động chính, gây tốn kém cả về tài chính và nhân lực. Hơn nữa, các loại trái cây đặc trưng của từng vùng, cụ thể là trái thơm, có thời kỳ chín khá phức tạp. Việc kiểm soát, quản lý hàng trăm ha đất gặp nhiều khó khăn. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình học sâu để hỗ trợ xác định và phát hiện các giai đoạn sinh trưởng của dứa để đảm bảo việc chăm sóc và thu hoạch được hoàn thành đúng thời gian.
Description: Kỷ yếu Hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học năm học 2020-2021; từ trang 8-14.
URI: http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1788
Appears in Collections:SV NCKH Năm học 2020-2021

Files in This Item:

 Sign in to read



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.