NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN YOLOV7 ĐỂ PHÂN LOẠI CÀ CHUA

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn An Lê, Thị Bích Thúy Ngô, Thái Cường Nguyễn, Thị Thanh Huyền Nguyễn, Tuấn Tú Nguyễn, Văn Mạnh Nguyễn, Đức Lương Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, 2024

Mô tả vật lý: tr.102-112

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 391070

Artificial intelligence and machine learning are expanding and being used extensively in many facets of life these days. Large-scale data processing, data-driven learning, and automated decision-making are all possible with artificial intelligence. The tomato recognition model achieved an accuracy of 93.3 % for normal tomatoes and 89.1 % for damaged tomatoes on the test dataset. Throughout the investigation, the group used the YOLOv7 algorithm for computer-visual tomato recognition. This allowed for evaluation and analysis based on the data gathered on tomatoes. To boost output and improve product quality in Vietnam's agricultural sector, the research's findings can be used to classify tomatoes in the most precise manner.Hiện nay, trí tuệ nhân tạo và học máy đang ngày càng phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực trong đời sống. Trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định một cách tự động. Trong quá trình nghiên cứu, nhóm đã ứng dụng nhận diện cà chua bằng thị giác máy tính thông qua thuật toán YOLOv7. Từ đó đánh giá, phân tích dựa trên dữ liệu cà chua thu thập được. Mô hình nhận diện quả cà chua đã đạt được độ chính xác 93,3 % đối với quả bình thường và đạt 89,1 % với quả hỏng trên tập dữ liệu thử nghiệm. Từ kết quả nghiên cứu có thể phân loại được cà chua một cách chính xác nhất nhằm tăng sản lượng, chất lượng sản phẩm trong lĩnh vực nông nghiệp Việt Nam.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH