Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/124817
Title: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CỦA MÔ HÌNH YOLOV12 TRONG PHÁT HIỆN RÁC CHO XE ROBOT
Other Titles: IMPLEMENTING YOLOV12-BASED TRASH DETECTION FOR AUTONOMOUS ROBOT VEHICLES
Authors: Huỳnh, Ngọc Thái Anh
Trần, Phước Lộc
Keywords: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Issue Date: 2025
Publisher: Trường Đại Học Cần Thơ
Abstract: Trong xu hướng phát triển của mô hình văn phòng hiện đại và nhà thông minh, việc duy trì vệ sinh môi trường sống và làm việc là nhu cầu thiết yếu. Sự xuất hiện của các loại rác thải sinh hoạt khô trên sàn nhà không chỉ gây mất mỹ quan mà còn ảnh hưởng đến không gian làm việc chung. Việc sử dụng nhân lực chỉ để thực hiện các tác vụ thu gom đơn giản, lặp đi lặp lại này thường tiêu tốn thời gian và gây nhàm chán. Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với Robot tự hành (AMR) đang mở ra cơ hội tự động hóa quy trình vệ sinh này. Dựa trên xu thế đó, đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình YOLOv12 cho phát hiện rác trong xe robot” được thực hiện nhằm nghiên cứu một giải pháp về hiệu suất lẫn chi phí phần cứng cho môi trường trong nhà. Hệ thống được thiết kế dựa trên kiến trúc xử lý phân tán theo mô hình Master-Slave. Trong đó, Trạm điều khiển (Master) đảm nhận các tác vụ xử lý thị giác máy tính, sử dụng mô hình học sâu YOLOv12 để nhận diện các loại rác thải trong thời gian thực. Robot thực thi (Slave) đóng vai trò là cơ cấu chấp hành di động, nhận lệnh và phản hồi trạng thái. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường văn phòng, mô hình YOLOv12 giúp robot nhận diện các loại rác thải sinh hoạt. Robot thể hiện khả năng phản hồi nhanh, di chuyển linh hoạt và tiếp cận mục tiêu chính xác. Nghiên cứu này không chỉ chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng AI hiện đại trên nền tảng phần cứng phổ thông mà còn mở ra tiềm năng phát triển các trợ lý robot vệ sinh thông minh, thân thiện và tiết kiệm chi phí.
Description: 68 Tr
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/124817
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.84 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.143


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