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
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính