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
- Đánh giá sự ảnh hưởng của quản trị nguồn nhân lực trong trạng thái chuyển đổi số tòi hiệu quả hoạt động xét dưới góc độ tài chính của doanh nghiệp nhỏ và vừa trong ngành thương mại và dịch vụ : nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội
- Weak two-scale convergence in L2 for a two-dimensional case = Hội tụ hai-kích thước yếu trong L2 cho một trường hợp hai chiều
- Strong two-scale convergence for a two-dimensional case = Hội tụ hai-kích thước mạnh cho một trường hợp hai chiều
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng
- Transition nodal basis functions in p-adaptive finte element methods = Hàm nút cơ sở chuyển giao dùng trong phương pháp phần tử hữu hạn thích nghi loại p





