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: 107,311,731

 Hệ thống nhận dạng trái cây thông minh tiếp cận phương pháp Deep Learning
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Hà Huy Cường, Trịnh Trung Hải, Đoàn Văn Thắng, Bùi Văn Chuyên, Nguyễn Ngọc Dung
Nơi đăng: Hoọi thảo Quốc gia @ lần thứ XXIV (ICIT2-2021); Số: 2367-3370;Từ->đến trang: 1-6;Năm: 2021
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Xu hướng công nghiệp hóa, 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 đó, các giải pháp kỹ thuật cho việc phân loại trái cây tự động là xu hướng mới mang lại những yếu tố tích cực trong lĩnh vực nông nghiệp công nghệ cao. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên cứu quá trình nhận dạng, phân loại trái cây bằng kỹ thuật máy học, và sử dụng kỹ thuật thị giác máy tính (Computer Visions), mô hình học sâu (Deep Learning) với thuật toán mạng nơ rôn tích chập đa lớp (CNN), kết hợp thư viện mở Keras, phân lớp xử lý nhận dạng và phân loại trái cây.
ABSTRACT
The trend of industrialization and automation in agriculture, also known as smart agriculture, is being strongly applied. Among them, technical solutions for automatic fruit classification are a new trend that brings positive factors to the high-tech agriculture sector. In this article, we focus on researching the process of fruit identification and classification using machine learning techniques, and employing computer vision techniques, deep learning models with the multi-layer convolutional neural network (CNN) algorithm, combined with the open library Keras for fruit identification and classification processing.
[ 2023\2023m012d020_5_36_39NICT24_paper_124_Final.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