Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/100256
Title: | Ứng dụng học sâu (deep learning) cho bài toán nhận diện vật thể lạ trên đường băng |
Authors: | Lương, Công Duẩn Nguyễn, Ngọc Minh |
Keywords: | Foreign Object Debris FOD Deep Learning Yolo CNN RNN |
Issue Date: | 2021 |
Series/Report no.: | Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông;Số 04(CS.01) .- Tr.50-55 |
Abstract: | Ở bài báo này các tác giả trình bày một giải pháp ứng dụng học sâu (Deep Leaming) để phát hiện và cảnh báo sớm các vật thể lạ (Foreign Object Debris - FOD) trên đường băng nhằm hạn chế các rủi ro xảy ra đối với máy bay khi cất và hạ cánh. Giải pháp của nhóm tác giả sử dụng camera PTZ để thu thập dữ liệu ảnh góc rộng, tiền xử lý hình ảnh, sau đó đưa vào xử lý học sâu bằng thuật toán Yolo-4. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có thể hoạt động với lốc dộ 45 khung hình/giây, đạt độ chính xác 98% với cấu hình Intel core 17, GPU RTX 2080. |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/100256 |
ISSN: | 2525-2224 |
Appears in Collections: | Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.92 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.144.227.3 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.