Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/32413
Title: ƯỚC LƯỢNG SỐ LƯỢNG CUA GIỐNG SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP CNNBASED CROWD COUNTING
Authors: Thái, Minh Tuấn
Huỳnh, Triệu Vĩ
Keywords: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Issue Date: 2020
Publisher: Trường Đại Học Cần Thơ
Abstract: Ở nước ta hiện nay, việc đếm số lượng cua giống tại các doanh nghiệp được thực hiện bằng phương pháp thủ công nên đòi hỏi rất nhiều thời gian, chi phí nhưng độ chính xác lại không ổn định. Đã có một số giải pháp được đưa ra để đếm số lượng cua giống có độ chính xác cao bằng cách tiếp cận xử lý ảnh. Tuy nhiên các phương pháp này vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế về mặt thời gian và chi phí khi chỉ thực hiện ước tính trên các ảnh có mật độ đối tượng vừa và nhỏ. Nhằm giải quyết những hạn chế trên, luận văn này đề xuất một phương pháp ước lượng số lượng cua giống trong hình ảnh có mật độ đối tượng dày đặc với độ chính xác cao và nhanh chóng, áp dụng kết hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) với các Multi-kernel pooling dựa trên kĩ thuật đếm đám đông (Crowd counting). Để thực hiện việc ước lượng, đầu tiên hình ảnh khay chứa cua giống, chụp bằng camera điện thoại thông minh, sẽ được truyền tải lên máy chủ và sử dụng làm đầu vào cho mô hình ước lượng. Sau đó mô hình thực hiện xử lý và phản hồi kết quả cho người dùng là tổng số lượng cua giống ước tính được trong hình ảnh. Trong luận văn này chúng tôi sử dụng tập dữ liệu bao gồm 630 hình ảnh có mật độ cua giống từ 100 đến 1100 con (580 ảnh huấn luyện và 50 ảnh kiểm tra). Dựa vào kết quả thực nghiệm trên tập 50 hình ảnh kiểm tra đã đề cập cho thấy trung bình sai số tuyệt đối (MAE) xấp xỉ 20 đây là một con số khả quan đáng mong đợi. Bên cạnh đó chúng tôi cũng thực hiện đánh giá dựa trên tiêu chí bình phương trung bình gốc (RMSE) đạt được kết quả là 30,64. Từ kết quả thực nghiệm đã cho thấy phương pháp đề xuất độ chính xác cao và chi phí thấp, có thể được áp dụng vào trong thực tế.
Description: 43 Tr
URI: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/32413
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
1.4 MBAdobe PDF
Your IP: 44.210.77.73


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