![](/image/LogoVKU.png)
Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1788
Nhan đề: | Ứng dụng mô hình học sâu trong nhận dạng và phát hiện thời kỳ chính của trái thơm |
Nhan đề khác: | Automatic Detection of Pineapple's Growth Stage Using Deep Learning |
Tác giả: | Nguyễn, Hà Huy Cường Bùi, Xuân Thiện Phạm, Vũ Thu Nguyệt Nguyễn, Đặng Khuê Văn Phạm, Trung Kỳ Lê, Đức Nhật |
Từ khoá: | mô hình Yolov4 mạng nơ-ron tích chập học sâu học máy trái thơm |
Năm xuất bản: | 13-thá-2021 |
Nhà xuất bản: | Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt - Hàn |
Tóm tắt: | 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. |
Mô tả: | Kỷ yếu Hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học năm học 2020-2021; từ trang 8-14. |
Định danh: | http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1788 |
Bộ sưu tập: | SV NCKH Năm học 2020-2021 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.