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
- Ảnh hưởng của marketing giác quan tới cảm nhận về chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của phụ huynh các trường tiểu học ngoài công lập trên địa bàn thành phố Hà Nội
- Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến kiểm soát chất lượng dịch vụ kiểm toán độc lập tại Việt Nam
- Quan điểm về chất lượng kiểm toán - Góc nhìn đa chiều
- Cảm nhận của hành khách về chất lượng dịch vụ của các hãng hàng không tại Cảng hàng không quốc tế Tân Sơn Nhất
- Sự hài lòng của người tiêu dùng sản phẩm kẹo truyền thống trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh