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
- Các yếu tố thúc đẩy thành công của dự án khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực năng lượng tái tạo ở Việt Nam : góc nhìn bên đánh giá khởi nghiệp
- Tái cấu trúc cơ chế quyết toán vốn đầu tư dự án tại Việt Nam: Phân định chức năng giữa Nghị định số 254/2025/NĐ-CP và Nghị định số 193/2026/NĐ-CP
- Nghiên cứu tác động của chi phí sử dụng vốn bình quân, quy mô vốn thị trường đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam
- Rào cản trong phát triển dịch vụ logistics xanh tại các doanh nghiệp bưu chính
- Nghiên cứu biện pháp đảm bảo nguồn nhân lực đường sắt Việt Nam đến năm 2030, định hướng đến năm 2045 đáp ứng nhu cầu xã hội





