MEDICINAL HERBS DETECTION SYSTEM

Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/110461

Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu

Trường DC	Giá trị	Ngôn ngữ
dc.contributor.advisor	Nguyễn, Thái Nghe	-
dc.contributor.author	Mạc, Hồng Vũ	-
dc.date.accessioned	2025-01-11T07:30:33Z	-
dc.date.available	2025-01-11T07:30:33Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.other	B2013343	-
dc.identifier.uri	https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/110461	-
dc.description	60 Tr	vi_VN
dc.description.abstract	Developed an improved deep learning model based on CNN to recognize 9 common medicinal plants in Vietnam: aloevera, basil, bitter melon, daisy, garlic, ginger, lotus, mint, and rose. The model achieved an mAP score of 73.88% after training, demonstrating accurate recognition and localization of these objects. The model was deployed on Android smartphones.	vi_VN
dc.language.iso	en	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại Học Cần Thơ	vi_VN
dc.subject	CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - CHẤT LƯỢNG CAO	vi_VN
dc.title	MEDICINAL HERBS DETECTION SYSTEM	vi_VN
dc.title.alternative	HỆ THỐNG NHẬN DẠNG CÁC LOẠI DƯỢC LIỆU	vi_VN
dc.type	Thesis	vi_VN
Bộ sưu tập:	Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:

Tập tin	Mô tả	Kích thước	Định dạng
_file_ Giới hạn truy cập		3.17 MB	Adobe PDF
Your IP: 216.73.217.129

Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.

Thư viện số DSPACE