Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 111,200,467
Ứng dụng thuật toán Faster Region-based Convolutional Neural Networks phân loại loài hoa
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
ThS. Nguyễn Văn Nam, TS. Nguyễn Đức Quận
Nơi đăng:
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA;
S
ố:
ATiGB 2019;
Từ->đến trang
: 183-193;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Việc ứng dụng các mô hình nhận dạng đối tượng vào phục vụ trong nông nghiệp, lâm nghiệp hiện nay là thật sự cần thiết. Các nghiên cứu ứng dụng lĩnh vực này vào trong thực tế chưa nhiều. Mục tiêu của nghiên cứu này là thực nghiệm mô hình nhận dạng đối tượng để phân loại các loài hoa. Để thực hiện việc này tác giả đã huấn luyện cho mô hình học nhận biết 10 loài hoa khác nhau, sau đó tiến hành cho mô hình nhận dạng trên hình ảnh được tác giả chụp ngoài thực tế. Kết quả, mô hình đã phân loại với độ chính xác đạt 99,28%. Như vậy, với kết quả trên việc ứng dụng mô hình này vào chế tạo thiết bị phân loại các loài hoa phục vụ trong thu hoạch hoa hoặc trong các cửa hàng bán hoa là một hướng nghiên cứu ứng dụng mới. Ngoài ra, khả năng ứng dụng mô hình vào nhận dạng hệ động thực vật rừng phục vụ cho công tác điều tra, nghiên cứu sẽ mang lại nhiều hiệu quả trong công tác quản lý rừng hiện nay.
ABSTRACT
Although the application of object identification models in service of agriculture and forestry is now really necessary. There have not been many studies on the application of this field in practice. In this study, the object identification model was experimented to classify flowers by training the model to identify 10 different flower species. After that the model was applied for identifying the image of flowers taken by author. The model has been worked with an accuracy of 99.28%. This result offers a new application of this model to manufacturing equipment used in flower harvesting or flower clasifying in flower shops. In addition, the ability to apply this model to the identification of forest flora and fauna will bring many benefits in current forest management.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn