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: 107,334,138

 Xây dựng hệ thống nhận dạng phân loại trái cây chín tiếp cận mạng nơron tích chập (CNN)
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trung Hải, Bùi Xuân Thiện, Nguyễn Lê Tùng Khánh, Nguyễn Hà Huy Cường
Nơi đăng: Hội nghị CITA 2021; Số: 978-604-84-5998-7;Từ->đến trang: 540-549;Năm: 2021
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Xu hướng tự động hóa trong lĩnh vực nông nghiệp hay còn gọi là nông nghiệp thông minh đang được ứng dụng một cách mạnh mẽ trong giai đoạn chuyển đổi số thời kỳ công nghiệp 4.0. Cùng với đó việc ứng dụng khoa học, kỹ thuật để tối ưu hóa các sản phẩm đầu ra của nông nghiệp đang là vấn đề cấp bách được Chính Phủ và Người nông dân quan tâm trong những năm gần đây. Trong đó, việc ứng dụng khoa học, kỹ thuật để phân tích, nhận dạng, bảo quản và chế biến trái cây nhằm mang lại hiệu quả kính tế cho nông sản Việt là xu hướng nghiên cứu rất mới có tác động tích cực đến hoạt động nông nghiệp công nghệ cao. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên cứu quá trình phân tích, nhận dạng hình ảnh trái cây bằng kỹ thuật thị giác máy tính (Computer Visions), kết hợp mạng nơ-ron tích chập đa lớp (CNN) để xây dựng hệ thống tự động xử lý nhận dạng và phân loại trái cây.
ABSTRACT
The trend of automation in agriculture, also known as smart agriculture, is being strongly applied in the digital transformation period of Industry 4.0. Along with that, the application of science and technology to optimize agricultural output has become an urgent issue that the Government and farmers have been concerned about in recent years. In particular, the application of science and technology to analyze, identify, preserve, and process fruits to bring economic efficiency to Vietnamese agricultural products is a very new research trend that has a positive impact on high-tech agricultural activities. In this article, we focus on researching the process of analyzing and identifying fruit images using computer vision techniques, combined with a multi-layer convolutional neural network (CNN) to build an automatic system for fruit recognition and classification
[ 2023\2023m09d06_22_38_48Papper_TrinhTrungHai.pdf ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn