Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1898
Nhan đề: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại mức độ chín của cà chua
Tác giả: Huỳnh, Phước Danh
Trương, Quốc Trí
Phạm, Toàn Định
Từ khoá: học sâu
máy học
phân loại hình ảnh
cà chua
Năm xuất bản: 2021
Nhà xuất bản: Nhà xuất bản Đà Nẵng
Tóm tắt: Mức độ chín của cà chua đóng một vai trò quan trọng trong thu hoạch. Trong môi trường nông nghiệp công nghệ cao, việc thu hoạch cà chua dựa vào kinh nghiệm cá nhân không thể đáp ứng yêu cầu sản xuất và quản lý, vì chúng tốn nhiều thời gian và độ chính xác không cao. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày giải pháp phân loại cà chua bằng cách sử dụng phương pháp transfer learning thông qua ba mô hình mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural networks) đã được huấn luyện trước là VGG16, VGG19 và ResNet10. Với tập dữ liệu 1200 hình ảnh cà chua được chia thành ba nhóm xanh, vàng và đỏ. Kết quả cho thấy, qua 30 lần lặp (epochs) trên các tập dữ liệu huấn luyện (train set), mô hình VGG19 đạt độ chính xác 94.14 % trên tập dữ liệu thử (test set).
Mô tả: Hội thảo Khoa học Quốc gia về Công nghệ thông tin và Ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 10 (CITA-2021); Chủ đề: Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo; Poster; từ trang 30-37.
Định danh: http://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1898
Bộ sưu tập: CITA 2021

Các tập tin trong tài liệu này:

 Đăng nhập để xem toàn văn



Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.