Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1898
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorHuỳnh, Phước Danh-
dc.contributor.authorTrương, Quốc Trí-
dc.contributor.authorPhạm, Toàn Định-
dc.date.accessioned2021-12-27T09:50:53Z-
dc.date.available2021-12-27T09:50:53Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/1898-
dc.descriptionHội 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.vi_VN
dc.description.abstractMức 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).vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherNhà xuất bản Đà Nẵngvi_VN
dc.subjecthọc sâuvi_VN
dc.subjectmáy họcvi_VN
dc.subjectphân loại hình ảnhvi_VN
dc.subjectcà chuavi_VN
dc.titleỨng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại mức độ chín của cà chuavi_VN
dc.typeWorking Papervi_VN
Appears in Collections:CITA 2021

Files in This Item:

 Sign in to read



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