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.
- Bước đầu khảo sát đặc điểm biến thể xoang tĩnh mạch sọ não trên MRI ở bệnh nhân đau đầu mạn tính
- Độ sâu xâm lấn trên cộng hưởng từ và tình trạng di căn hạch cổ ở ung thư lưỡi
- U thận chứa mỡ ở trẻ em: Báo cáo ca bệnh u quái thận nguyên phát và u nguyên bào thận dạng quái
- Đánh giá độ dày xương và mô mềm khẩu cái trên phim CBCT (Cone-Beam Computed Tomography)
- Nhận thức về vi-rút HPV của sinh viên y dược: Từ những hiểu lầm về phòng bệnh đến sự thiếu hụt kiến thức ở nam giới





