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.
- Khảo sát lực mô-men xoắn trước và sau tải lực trong phục hình all-on-four hàm dưới
 - Tăng trưởng ở trẻ sơ sinh được hồi sức sau phẫu thuật đường tiêu hóa tại Bệnh viện Nhi Đồng 1 và các yếu tố liên quan
 - Thất bại với thông khí không xâm lấn sau rút nội khí quản ở trẻ sơ sinh non tháng tại Bệnh viện Nhi Đồng 1 và các yếu tố liên quan
 - Vai trò của người hướng dẫn lâm sàng ảnh hưởng đến kỹ năng giao tiếp với bệnh nhi của sinh viên khối Điều dưỡng năm cuối Đại Học Y Dược Thành Phố Hồ Chí Minh
 - Nhân một trường hợp tạo nhịp bó nhánh trái – Cơ hội mới cho trẻ em Việt Nam
 





