ƯỚC LƯỢNG SỐ LƯỢNG TÔM GIỐNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP ĐẾM ĐÁM ĐÔNG

Abstract

Hiện nay, tại các doanh nghiệp ở Việt Nam, việc đếm số lượng tôm giống chủ yếu được thực hiện thủ công, gây tốn kém cả về thời gian lẫn chi phí, đồng thời độ chính xác không ổn định. Một số phương pháp xử lý ảnh đã được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế đáng kể, đặc biệt khi xử lý hình ảnh có mật độ tôm giống cao. Luận văn này đề xuất một phương pháp mới để ước lượng số lượng tôm giống trong hình ảnh, dựa trên mạng nơ-ron tích chập đa cột (Multicolumn Convolutional Neural Network - MCNN) từ lĩnh vực đếm đám đông. Tập dữ liệu nghiên cứu bao gồm 420 hình ảnh với mật độ tôm giống dao động từ 100 đến 400 con, trong đó 400 ảnh được sử dụng để huấn luyện mô hình và 20 ảnh được dùng để kiểm tra. Kết quả thực nghiệm trên tập kiểm tra cho thấy sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đạt 14,98 và căn bậc hai sai số trung bình (RMSE) là 21,41. Những con số này chứng minh rằng phương pháp đề xuất không chỉ đạt độ chính xác cao mà còn có tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong việc tự động đếm số lượng tôm giống, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất trong ngành nuôi trồng thủy sản.