Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.

Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.

Ngày càng có nhiều mô hình học sâu (deep learning - DL) được ứng dụng trong đời sống, xã hội như phân tích và dự đoán tài chính, giao thông thông minh, xe tự hành…, nhưng việc sử dụng hiệu quả công nghệ này để hỗ trợ trong canh tác nông nghiệp còn hạn chế. Bài báo trình bày kết quả triển khai một ki...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Đặng, Hoàng Anh Tuấn, Nguyễn, Minh Thắng
Định dạng: Bài viết
Ngôn ngữ:Vietnamese
Được phát hành: 2025
Những chủ đề:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B
Truy cập trực tuyến:https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258259
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
id oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-258259
record_format dspace
spelling oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-2582592025-02-18T06:35:17Z Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng. Đặng, Hoàng Anh Tuấn Nguyễn, Minh Thắng Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B Ngày càng có nhiều mô hình học sâu (deep learning - DL) được ứng dụng trong đời sống, xã hội như phân tích và dự đoán tài chính, giao thông thông minh, xe tự hành…, nhưng việc sử dụng hiệu quả công nghệ này để hỗ trợ trong canh tác nông nghiệp còn hạn chế. Bài báo trình bày kết quả triển khai một kiến ​​trúc tiên tiến và gọn nhẹ có tên là YOLOv5 trong việc nhận dạng tự động các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trong quá trình sinh trưởng, phát triển từ những hình ảnh thu thập được của hệ thống mạng camera lắp đặt trong nhà màng. Đề xuất nhận dạng hình ảnh này đạt độ chính xác trung bình 96% điểm F1 trong việc xác định 5 giai đoạn sinh trưởng quan trọng của cây dưa lưới bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm hạn chế (2.818 ảnh cây dưa lưới). Kết quả sơ bộ cho thấy, YOLOv5 là một giải pháp DL gọn nhẹ và đầy hứa hẹn sau khi áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning). Hơn nữa, kiến trúc YOLOv5 còn thực thi tốt trên các thiết bị có cấu hình thấp, điều này có thể mở ra hướng tiếp cận mới trong việc nhận dạng các đối tượng khác nhau theo thời gian thực, được thực thi trực tiếp trên các thiết bị như smartphone, Jetson Nano, camera ip… 2025-02-18T06:04:58Z 2025-02-18T06:04:58Z 2021 Article https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258259 vi Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B - 2021 - Số 11 - tr. 1-1 application/pdf
institution Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
collection Thư viện số
language Vietnamese
topic Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B
spellingShingle Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B
Đặng, Hoàng Anh Tuấn
Nguyễn, Minh Thắng
Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
description Ngày càng có nhiều mô hình học sâu (deep learning - DL) được ứng dụng trong đời sống, xã hội như phân tích và dự đoán tài chính, giao thông thông minh, xe tự hành…, nhưng việc sử dụng hiệu quả công nghệ này để hỗ trợ trong canh tác nông nghiệp còn hạn chế. Bài báo trình bày kết quả triển khai một kiến ​​trúc tiên tiến và gọn nhẹ có tên là YOLOv5 trong việc nhận dạng tự động các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trong quá trình sinh trưởng, phát triển từ những hình ảnh thu thập được của hệ thống mạng camera lắp đặt trong nhà màng. Đề xuất nhận dạng hình ảnh này đạt độ chính xác trung bình 96% điểm F1 trong việc xác định 5 giai đoạn sinh trưởng quan trọng của cây dưa lưới bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu huấn luyện và thử nghiệm hạn chế (2.818 ảnh cây dưa lưới). Kết quả sơ bộ cho thấy, YOLOv5 là một giải pháp DL gọn nhẹ và đầy hứa hẹn sau khi áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning). Hơn nữa, kiến trúc YOLOv5 còn thực thi tốt trên các thiết bị có cấu hình thấp, điều này có thể mở ra hướng tiếp cận mới trong việc nhận dạng các đối tượng khác nhau theo thời gian thực, được thực thi trực tiếp trên các thiết bị như smartphone, Jetson Nano, camera ip…
format Article
author Đặng, Hoàng Anh Tuấn
Nguyễn, Minh Thắng
author_facet Đặng, Hoàng Anh Tuấn
Nguyễn, Minh Thắng
author_sort Đặng, Hoàng Anh Tuấn
title Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
title_short Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
title_full Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
title_fullStr Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
title_full_unstemmed Ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
title_sort ứng dụng mô hình học sâu trong xác định các giai đoạn sinh trưởng của cây dưa lưới trồng trong nhà màng.
publishDate 2025
url https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258259
_version_ 1824719167403589632

Những quyển sách tương tự