LRC Digital repo
DSpace preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86789Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Lưu, Trọng Hiếu | - |
| dc.contributor.author | Phạm, Duy Dũng | - |
| dc.contributor.author | Cao, Hữu Trọng | - |
| dc.date.accessioned | 2023-04-27T03:54:24Z | - |
| dc.date.available | 2023-04-27T03:54:24Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/86789 | - |
| dc.description.abstract | Những năm gần đây đại dịch Covid-19 đang tác động tiêu cực đến tất cả mọi mặt của cuộc sống. Đeo khẩu trang là rất cần thiết vì giúp ngăn ngừa giọt bắn và hơi thở từ người sang người. Vì thế luận văn tốt nghiệp này đề xuất một mô hình nhận diện và cảnh báo người đeo và không đeo khẩu trang. Một phần mềm dựa trên hai mô hình học sâu GoogLeNet và AlexNet được phát triển để nhận dạng trường hợp có mang khẩu trang, mang sai cách và không mang khẩu trang được camera chụp lại. Một phần cứng dựa trên nền tảng IoT được áp dụng để cảnh báo cho người quản lý khi có trường hợp không đeo khẩu trang và đeo sai cách. Kết quả ban đầu cho thấy hai mô hình này đều khả thi trong việc nhận diện với độ chính xác hơn 90% cho từng trường hợp. | vi_VN |
| dc.description.tableofcontents | Lời 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 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Lịch sử giải quyết 1 1.3 Mục tiêu và phạm vi đề tài 1 1.4 Phương pháp nghiên cứu 2 1.5 Cấu trúc bài báo cáo 2 Chương 2: Cơ sở khoa học 3 2.1 Học sâu (Deep learning) 3 2.2 Sơ lược về mạng nơ ron nhân tạo (ANN) 4 2.3 Sơ lược về mạng nơ ron tích chập (CNN) 6 2.3.1 Tổng quát 6 2.3.2 Các lớp cơ bản của CNN 7 2.4 Mạng AlexNet 9 2.4.1 AlexNet 9 2.4.2 Kiến trúc mạng AlexNet 10 2.5 Mạng GoogLeNet 11 2.5.1 GoogLeNet 11 2.5.2 Kiến trúc mạng GoogLeNet 12 2.6 Chuyển giao học tập (Transfer Learning) 15 2.7 Nhận dạng đối tượng 17 2.8 Nhận dạng khuôn mặt 19 2.9 Thuật toán Viola-Jones 19 2.9.1 Sơ lược về thuật toán 19 2.9.2 Tính năng Haar-like 20 2.9.3 Hình ảnh tích hợp 20 2.9.4 Thuật toán AdaBoost 21 2.9.5 Bộ lọc tầng (Cascade of Classifier) 21 2.10 Tiền xử lý ảnh với thuật toán Viola-Jones 22 2.11 Matlab GUI 23 2.12 Phần mềm Arduino IDE 24 2.13 ESP8266 25 2.14 Giao thức HTTP 26 2.14.1 Bộ giao thức TCP/IP 26 2.14.2 Giao thức HTTP 28 Chương 3: Nội dung và kết quả nghiên cứu 30 3.1 Tổng quan của hệ thống 30 3.2 Tổng quan mạng học sâu GoogLeNet và AlexNet 30 3.3 Xây dựng bộ dữ liệu ảnh 31 3.4 Đánh giá và lựa chọn kiến trúc mạng 32 3.4.1 Kết quả huấn luyện với AlexNet 33 3.4.2 Kết quả huấn luyện với GoogLeNet 35 3.4.3 Kết luận chọn kiến trúc mạng 37 3.5 Các thử nghiệm có liên quan 38 3.6 Thiết kế phần mềm 40 3.6.1 Xây dựng giao diện 40 3.6.2 Lưu đồ giải thuật chương trình 42 3.7 Thiết kế phần cứng 43 3.7.1 Sơ đồ hệ thống 43 3.7.2 ESP8266 kết nối với Led và LCD 44 3.7.3 Kết nối với ESP8266 bằng giao thức HTTP 47 Chương 4: Kết luận và đề nghị 52 4.1 Kết luận 52 4.2 Đề nghị 52 Tài liệu tham khảo 53 | vi_VN |
| dc.language.iso | vi | vi_VN |
| dc.subject | Kỹ thuật cơ điện tử | vi_VN |
| dc.title | HỆ THỐNG NHẬN DẠNG NGƯỜI CÓ ĐEO KHẨU TRANG VÀ KHÔNG ĐEO KHẨU TRANG BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU | vi_VN |
| dc.type | Thesis | vi_VN |
| Appears in Collections: | Trường Bách khoa | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| _file_ Restricted Access | 3.23 MB | Adobe PDF | ||
| Your IP: 3.135.214.226 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.