BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,472,121
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Đỗ Bá Quang Huy, Trần Quang Huy, Đinh Văn Lực, Trần Thủy Văn

ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING TRONG NHẬN DIỆN HÌNH ẢNH QUẢ DÂU TÂY

MACHINE LEARNING APPLICATION IN IDENTIFICATION STRAWBERRY PICTURE

Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

2023

2A

154

Nhận diện và xử lý hình ảnh là một phân đoạn quan trọng đang được ứng dụngnhiều ở trong các dự án như nhận diện biển số xe, nhận diện khuôn mặt,… Nhậndạng và phân loại hình ảnh dựa trên Machine learning đã phát triển nhiều ứng dụngtrong những năm gần đây, chẳng hạn như phân tích hình ảnh y sinh, nhận dạng mụctiêu phương tiện, nhận dạng biểu thức và nhận dạng ký tự [9]. Trong bài báo này,thuật toán Machine learning được ứng dụng để nhận diện hình ảnh quả dâu tây,những kết quả sau đó thông qua ngôn ngữ Python được xử lý thành dữ liệu. Quá trìnhbắt đầu từ việc trích xuất khung hình dữ liệu gốc, qua các thuật toán hiệu chỉnh để cóđược hình ảnh có kích thước và tỉ lệ phù hợp. Những hình ảnh đó được đánh giá nhậndiện bởi Mahine learing, sau đó những hình ảnh đúng lại được nạp lại vào MachineLearning. Trong khi các kết quả chính xác cũng được xử lý thành dữ liệu bằng ngôn ngữpython để tạo cơ sở dữ liệu. Qua càng nhiều lần chạy các hình ảnh được nhận diệnđúng sẽ được đưa lại vào cơ sở dữ liệu của Machine Learning để nâng cao tốc độ và tínhchính xác (cao hơn, tốt hơn, thời gian ngắn hơn, hiệu quả hơn,…). Kết quả được môphỏng trên phần mềm YOLOv7(chỉ trong 1 lần quét) trong môi trường colab với cơ sởdữ liệu ảnh chứng minh tính hiệu quả của phương pháp đề xuất [2].

Image recognition and processing is an important segment that is being appliedin many projects such as license plate recognition, face recognition,.... Imagerecognition and classification based on developed Machine learning many applicationsin recent years, such as biomedical image analysis, vehicle target recognition,expression recognition, and character recognition [9]. In this paper, a Machine learningalgorithm is applied to recognize strawberry images, the results are then processedinto data through Python. The process starts from extracting the original data frame,through the correction algorithms to get the image with the right size and ratio. Thoseimages are evaluated by Mahine learning, then the correct images are fed back intoMachine Learning. While the exact results are also processed into data in pythonlanguage to create the database. Through more and more runs the correctlyrecognized images will be fed back into the Machine Learning database to improvespeed and accuracy (higher, better, shorter time, more efficient,…). The results aresimulated on YOLOv7 software (just 1 scan) in colab environment with imagedatabase proving the effectiveness of the proposed method [2].

Xem toàn văn