Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích chất lượng và ước tính khối lượng các loại hạt cà phê nhân
Tác giả: Phạm Minh Khan, Lê Hoành Sử
Số trang:
Tr. 58-80
Số phát hành:
Số 05
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Phân loại cà phê, ước lượng khối lượng, mạng thần kinh tích chập (CNN), Xử lý hình ảnh, trí tuệ nhân tạo
Chủ đề:
Trí tuệ nhân tạo
&
Chất lượng dịch vụ
Tóm tắt:
Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu tập dữ liệu (TDL) được thu thập và phân loại theo 12 loại hạt cà phê. Nhóm sử dụng mô hình Yolov5 trong nhận diện đối tượng, công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV, thuật toán CNN (Convolutional Neural Networks) trong xử lý ảnh để phân loại, và từ đó ước lượng khối lượng từng loại hạt hạt cà phê. Các thử nghiệm bước đầu cho thấy các mô hình thuật toán ứng dụng cho kết quả tin cậy cao, có thể ứng dụng vào thực tiễn.
Tạp chí liên quan
- Đặc trưng từ vựng, ngữ pháp điển hình của ngôn ngữ Anh văn pháp lí trong lĩnh vực tố tụng dân sự
- Phối hợp phong bế đa thần kinh ngoại vi với gây mê mask thanh quản cho bệnh nhân phẫu thuật thay khớp háng nguy cơ rất cao: Báo cáo ca lâm sàng
- Viêm phổi hoại tử và giãn phế quản lan tỏa có biến thể dị hợp tử CFTR c.4056G>C: Báo cáo ca bệnh hiếm gặp ở trẻ em Việt Nam
- Cường giáp không liên quan đến cơ chế tự miễn do đột biến hoạt hóa gen TSHR: Báo cáo ca bệnh
- Viêm mũi xoang thai kỳ: Tổng quan tường thuật về chẩn đoán phân biệt và an toàn điều trị





