Mô hình học sâu phát hiện và nhận diện mã container áp dụng trong vận hành cảng thông minh
Tác giả: Mã Chí Hiếu, Trần Quang Trường, Lê Tuấn AnhTóm tắt:
Thị giác máy tính, một lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, đang ngày càng phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN), nhiều mô hình tiên tiến đã được xây dựng để giải quyết các vấn đề như phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh, nhận diện ký tự quang học (OCR)... Trong số đó, YOLO nổi bật với khả năng phát hiện đối tượng nhanh và chính xác; và EasyOCR là một công cụ hiệu quả trong nhận dạng ký tự với độ chính xác cao. Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát hiện và nhận diện mã thông qua sự kết hợp giữa mô hình YOLOv11 và EasyOCR. Nội dung nghiên cứu bao gồm xây dựng tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất của mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác trên 90%, chứng tỏ tính khả thi và tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống thực tế trong các cảng thông minh.
- Đặc điểm chiều ngang cung răng hàm trên và hàm dưới theo chỉ số Yonsei trên phim CBCT ở người bệnh sai khớp cắn loại III do xương
- Kích thước niệu quản trên cắt lớp vi tính và mối liên quan với các chỉ số nhân trắc
- Đặc điểm đa hình rs4244285 của gen CYP2C19 và một số yếu tố liên quan kết quả điều trị ở người bệnh trào ngược dạ dày thực quản
- Kết quả phẫu thuật đục thể thủy tinh sử dụng laser femtosecond tại Bệnh viện Mắt Trung ương (2017 – 2023)
- Diễn tiến độ thanh thải triglyceride huyết thanh và mối liên quan với biến chứng nội viện trong viêm tụy cấp do tăng triglyceride: Kết quả bước đầu từ nghiên cứu quan sát tiến cứu





