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.
- Phân tích và khuyến nghị hoàn thiện tiêu chuẩn gối cầu TCVN 13594-8:2023 cho cầu đường sắt tốc độ cao có yêu cầu kháng chấn
- Phân tích tai nạn giao thông liên quan đến người đi bộ ở nước ta bằng Python
- Giải pháp giếng cát đóng túi trong xử lý nền đất yếu và khả năng ứng dụng tại Việt Nam
- Nâng cao hiệu quả việc thực hành tay nghề thi công cơ bản và công tác sản xuất kết hợp sinh viên Khoa Công trình - Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
- Nỗ lực của nhà thầu hướng đến thành công dự án nhà công nghiệp : phân tích nghiên cứu liên quan





