1. CTU LRC Digital Repository
  2. Khóa luận đại học
  3. Trường Bách khoa
Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104862
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn, Chí Ngôn-
dc.contributor.advisorTrần, Minh Nhật-
dc.contributor.authorPHAN, THANH ĐIỀN-
dc.date.accessioned2024-07-09T08:15:27Z-
dc.date.available2024-07-09T08:15:27Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104862-
dc.description.abstractPhân tích nhận dạng hành vi cung cấp thông tin quan trọng về tình trạng và sức khỏe của gia súc. Hiện nay, việc phát hiện sớm hành vi của bò đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người chăn nuôi nhận biết kịp thời các vấn đề về sức khỏe của bò. Điều này giúp kịp thời phát hiện và đưa ra các biện pháp đánh và xử lý một cách khoa học và hiệu quả, nhằm giảm thiểu tình trạng mắc bệnh cũng như thiệt hại về kinh tế. Trong bài viết đã thực hiện việc tìm hiểu về cách tiếp cận và sử dụng dữ liệu từ các cảm biến đeo. Và thực hiện quá trình xây dựng và huấn luyện mô hình mạng học sâu bao gồm việc xây dựng kiến trúc như số lớp ẩn, số đơn vị nơ-ron cũng như tùy chỉnh các tham trong mạng. Sau đó thực hiện kiểm tra và phân tích kết quả, đánh giá khả năng của mô hình trong việc nhận dạng và phân loại hành vi của bò dựa trên dữ liệu gia tốc. Trong quá trình thực hiện, nghiên cứu đã đạt được một số kết quả quan trọng cho thấy tính khả thi của việc nhận dạng hành vi của bò dựa trên dữ liệu gia tốc. Tất cả các phương pháp này đã cùng nhau tạo nên quy trình nghiên cứu của luận văn để phát triển một hệ thống nhận dạng hành vi, cung cấp cơ sở cho việc sử dụng cảm biến gia tốc cùng với công nghệ RFID, kết hợp mạng học sâu trong ứng dụng giám sát và quản lý hành vi của động vật. Từ khóa: Mạng học sâu, bò sữa, cảm biến gia tốc, phân loại hành vi.  vi_VN
dc.description.tableofcontentsLời cảm tạ i Tóm tắt ii Abstract iii Lời cam đoan iv Danh mục hình vii Danh mục bảng ix Danh mục từ viết tắt x Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1 1.1 Giới thiệu 1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 1 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 2 1.3 Phạm vi nghiên cứu 2 1.4 Phương pháp nghiên cứu 2 1.5 Cấu trúc bài báo cáo 2 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4 2.1 Tổng quan về học sâu (Deep Learning) 4 2.1.1 Giới thiệu 4 2.2 Lý thuyết về mạng nơ-ron 4 2.2.1 Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) 4 2.2.2 Mạng nơ-ron tích chập (Convolution Neural Network) 7 2.2.3 Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) 10 2.2.4 Mạng Long short-Term memory (LSTM) 12 2.3 Phần mềm lập trình và công cụ hỗ trợ 15 2.3.1 Ngôn ngữ Python 15 2.3.2 Thư viện TensorFlow 16 2.4 Camera CA-H200CX dùng để giám sát hành vi bò 16 2.5 Thẻ đeo có tích hợp cảm biến gia tốc 17 2.6 Đầu đọc RFID 21 2.6.1 Đầu đọc RFID Impinj Speedway R420 cố định 21 2.6.2 Ăng-ten 22 2.7 Raspberry Pi 3 23 2.8 IoT Gateway 24 2.9 IoT Node 26 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 27 3.1 Tổng quan mô hình 27 3.2 Mô tả dữ liệu 28 3.2.1 Tập dữ liệu thử nghiệm 28 3.2.2 Xử lý dữ liệu 28 3.3 Phân loại hành vi bò 29 3.4 Xây dựng mô hình nhận dạng 33 3.4.1 Phương pháp huấn luyện mô hình 33 3.4.2 Xây dựng mô hình nhận dạng sử dụng mạng LSTM 34 3.4.3 Xây dựng mô hình nhận dạng sử dụng mạng CNN kết hợp LSTM (CNN-LSTM) 36 3.4.4 Phương pháp đánh giá 37 Chương 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN 39 4.1 Kết quả thực nghiệm 39 4.1.1 Kết quả huấn luyện mô hình 39 4.1.2 Kết quả huấn luyện với mô hình LSTM 39 4.1.3 Kết quả của mô hình kết hợp CNN-LSTM 42 4.1.4 Kết quả huấn luyện và hiệu suất của mô hình LSTM và CNN-LSTM 45 4.1.5 Nhận xét kết quả 46 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 47 5.1 Kết luận 47 5.2 Hướng phát triển 47 Tài liệu tham khảo 49 Phụ lục 51vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectKT Điều khiển & Tự Động Hóavi_VN
dc.titleNGHIÊN CỨU VẬN ĐỘNG CỦA BÒ SỮA DÙNG CẢM BIẾN GIA TỐC KẾT HỢP MẠNG HỌC SÂUvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Bách khoa

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access		41.12 kBMicrosoft Word XML
Your IP: 3.135.197.33
Show simple item record


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