Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94251
Nhan đề: | XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐƠN GIẢN PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY |
Nhan đề khác: | BUILDING A SIMPLE SYSTEM TO DETECT FIRE |
Tác giả: | Mai, Thị Cẩm Nhung Hà, Ngọc Tuyết Trân |
Từ khoá: | HỆ THỐNG THÔNG TIN |
Năm xuất bản: | 2023 |
Nhà xuất bản: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Tóm tắt: | Đối với công nghệ 4.0 như hiện nay, con người luôn cố gắng phát triển công nghệtheo cách tự vận hành, đặc biệt là trong lĩnh vực như phòng cháy chữa cháy. Việc phòngcháy chữa cháy ở các hộ gia đình là một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầuhiện nay. Vì thế đề tài luận văn: “Xây dựng hệ thống cơ bản phát hiện đám cháy” mong muốnthiết kế một hệ thống có thể giải quyết một phần của vấn đề được nêu trên. Trong lĩnhvực thị giác máy tính hiện nay, phát hiện và nhận dạng đối tượng là những nhiệm vụ cốtlõi và YOLO (You Only Look Once) là mô hình phát hiện đối tượng nổi trội về tốc độ và độchính xác, kể từ lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 2016 bởi Joseph Redmon và cộng sự,YOLO đã được phát triển nhiều phiên bản khác nhau, với YOLOv8 hiện là phiên bản mới nhấtđược cải tiến và phiên bản trước đó là YOLOv7 được đánh giá là gặp khó khăn trong việc pháthiện các đối tượng nhỏ, ở tỷ lệ khác nhau và dưới sự thay đổi về ánh sáng hoặc các điều kiệnmôi trường khác. Website được xây dựng bởi ngôn ngữ Python dựa trên công cụ PyCharm và FlaskFramework, về phía máy khách sử dụng các công nghệ như HTML, CSS, JavaScript,Bootstrap,… để xây dựng giao diện người dùng. Ngoài ra, nghiên cứu về kỹ thuật pháthiện và phân loại với mạng nơ ron tích chập sử dụng mô hình YOLOv8 trên GoogleColab để triển khai phát hiện đám lửa, đám cháy trên tập dữ liệu hình ảnh. Kết hợp cùngcác thư viện như : opencv, numpy, os, time, tensorflow,… hỗ trợ cho việc hiển thị hìnhảnh. Cuối cùng, đánh giá mô hình YOLOv8 và tùy chỉnh lại để cải thiện chất lượng dựatrên kết quả thử nghiệm. |
Mô tả: | 68 Tr |
Định danh: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/94251 |
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 | 5.22 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.217.26.8 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.