Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86788
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn, Chánh Nghiệm-
dc.contributor.authorNguyễn, Trường Giang-
dc.date.accessioned2023-04-27T03:50:50Z-
dc.date.available2023-04-27T03:50:50Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86788-
dc.description.abstractCá trê là một loại thực phẩm chứa rất nhiều nguồn dinh dưỡng, thơm ngon và được người Việt Nam nói riêng và các nước trên Thế Giới nói chung ưa chuộng. Diện tích nuôi cá trê ngày càng được mở rộng, song đó các bệnh truyền nhiễm trên cá trê ngày càng nhiều gây ảnh hưởng đến sản lượng loại cá này. Do đó việc chuẩn đoán bệnh cho cá trê là rất cần thiết. Việc xác định mật độ hồng cầu và bạch cầu trong máu cá trê là một trong những cách chính xác nhất vì mật độ bạch cầu trong máu cá trê quyết định đến sức đề kháng của cá. Dựa trên nhu cầu này, đề tài “ Phát triển hệ thống phân loại dựa vào kỹ thuật xử lý ảnh” được thực hiện với mục đích đẩy nhanh và tăng độ chính xác trong công tác xác định mật độ hồng cầu và bạch cầu trong máu để sớm chẩn đoán được sức khỏe của cá trê. Mô hình được sử dụng của luận văn này là Mask R-CNN đã đạt được kết quả rất tốt, đạt độ chính xác (precision) trung bình trên 99% trên các ảnh test, khả năng phát hiện tế bào cũng rất tốt, trung bình trên 97% và đã đạt được yêu cầu đề ra. Mô hình Mask R-CNN có thể phát hiện và đếm được hồng cầu và bạch cầu với độ chính xác rất cao.vi_VN
dc.description.tableofcontentsLỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Lịch sử giải quyết vấn đề 2 1.3 Mục tiêu và phạm vi đề tài 4 1.4 Nội dung thực hiện 4 1.5 Cấu trúc bài luận văn 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 2.1 Giới thiệu về mạng nơ ron nhân tạo 5 2.2 Giới thiệu về Deep Learning 6 2.3 Mạng nơ ron tích chập (Convolutional Neural Network-CNN) 7 2.4 Mạng Mask R-CNN 8 2.4.2 Giới thiệu 8 2.4.2 Các thành phần cơ bản của mạng Mask R-CNN 9 2.5 Phương pháp tăng cường dữ liệu 13 CHƯƠNG 3: THU THẬP DỮ LIỆU, XÂY DỰNG MẠNG MASK R-CNN 14 3.1 Tạo cơ sở dữ liệu cho việc huấn luyện 14 3.1.1 Thu thập dữ liệu 14 3.1.2 Xử lý dữ liệu đầu vào cho huấn luyện 16 3.2 VGG Image Annotator (VIA) và dán nhãn dữ liệu 17 3.2.1 VGG Image Annotator (VIA) 17 3.2.2 Dán nhãn dữ liệu 19 3.3 Xây dựng mạng Mask R-CNN 20 3.3.1 Mô hình 20 3.3.2 Quá trình huấn luyện 20 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 23 4.1 Kiểm tra độ chính xác của mô hình 23 4.2 Triển khai mô hình lên máy tính nhúng và so sánh thời gian đếm tế bào với các phần cứng khác nhau 27 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 30 5.1 Kết luận 30 5.2 Hạn chế 30 5.3 Hướng phát triển 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO 31vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.subjectKỹ thuật điều khiển & tự động hóavi_VN
dc.titlePHÁT TRIỂN HỆ THỐNG PHÂN LOẠI DỰA VÀO KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNHvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Bách khoa

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
2.04 MBAdobe PDF
Your IP: 3.145.180.71


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.