MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN NHU CẦU THỨC ĂN CỦA TÔM DỰA VÀO ÂM THANH

Abstract

Thị trường xuất khẩu tôm đang tăng mạnh trong những năm trở lại đây. Do đó, các nghiên cứu để phục vụ việc nuôi trồng tôm cũng ngày càng được quan tâm nhiều hơn. Để việc cho tôm ăn trở nên hiệu quả và khoa học hơn, đề tài “Mô hình dự đoán nhu cầu thức ăn của tôm” đã được thực hiện. Đề tài này với mục đích thiết kế mô hình dự đoán nhu cầu thức ăn của tôm dựa vào âm thanh, bằng việc áp dụng các giải thuật xử lý âm thanh mà thư viện “Tensorflowjs” cung cấp và mô hình học sâu CNN để tiến hành nhận diện và dự đoán nhu cầu thức ăn của tôm. Các bước xử lý âm thanh như sau: (1) thu thập âm thanh từ bể nuôi, (2) lọc nhiễu âm thanh, (3) khuếch đại âm thanh đã qua lọc nhiễu, (4) trích xuất âm thanh để nhận diện. Kết quả thực nghiệm mô hình dựa trên 600 kết quả từ mô hình nhận diện âm thanh trên 10 phút dữ liệu cho thấy giải thuật có độ chính xác trung bình là 85,9%. Dựa trên kết quả nhận diện âm thanh có thể dự đoán nhu cầu ăn của tôm với 3 mức nhu cầu: “không cần cho ăn”, “tôm đang ăn chậm” và “cần cho ăn”.