XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG MỘT SỐ CÂY CẢNH PHỔ BIẾN

Abstract

Đã có nhiều các nghiên cứu về nhận dạng thực vật dựa trên các đặc điểm hình thái như lá cây, thân hoặc hoa. Các nhà nghiên cứu đã vận dụng nhiều các mô hình máy học khác nhau để nhận biết các loài thực vật. Với các kiến thức chuyên môn và kết hợp với các mô hình máy học phổ biến như CNN, YOLOv4, SVM,…cho ra các mô hình nhận dạng cao, theo sự đánh giá của các nhà nghiên cứu thì nhận biết dựa trên hình thái lá cây sẽ cho ra kết quả tốt hơn so với các bộ phận khác của cây. Trong bài luận văn này, sử dụng cách tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron tích chập, mô hình CNN được sử dụng để nhận biết 16 loài cây cảnh phổ biến. Tập dữ liệu 16 loài cây với 4306 dạng “.png” được sử dụng để huấn luyện mô hình. Kiểm tra và đánh giá mô hình với 232 ảnh của 16 loài cây tương ứng. Kết quả mô hình đạt được độ chính xác là 91%. Xây dựng ứng dụng nhận dạng với mô hình thu được, ứng dụng có giao diện thân thiện, dễ sử dụng.