BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  23,158,960
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

06

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Nguyễn Hữu Phát(1), Hoàng Bảo Hưng, Nguyễn Trọng Các

Đề xuất thuật toán xây dựng hệ thống xe di chuyển theo nhãn dán

Proposing an algorithm to build a system of moving vehicles according to labels

Ánh sáng & Cuộc sống

2023

164

96-99

2354-0656

Thuật toán, Xây dựng hệ thống, Xe di chuyển, Nhãn dán

Wireless sensor network, car system, moving algorithm, label processing, encoding.

Đề xuất thuật toán xây dựng hệ thống xe di chuyển theo nhãn dán; xe di chuyển bám theo nhãn dán là ý tưởng nhằm giảm bớt công sức và thời gian cho việc tự tay đẩy hoặc kéo, mang vác những xe hàng. Ý tưởng này có thể ứng dụng cho xe chở hàng trong các nhà kho hoặc cho vali tự động di chuyển theo người dùng. Xe hoạt động theo những bước chính là: Video được quay liên tục rồi gửi lên server, từ video đó server sẽ phát hiện nhãn dán có trong khung hình bằng thuật toán YOLO (là nhãn dán đã được huấn luyện để phát hiện trước đó) và xác định vị trí tương đối của tâm nhãn dán trong khung hình, cuối cùng gửi lệnh xuống xe bám theo nhãn dán đó. Do tập dữ liệu huấn luyện còn ít (392 ảnh) nên độ chính xác của việc phát hiện vật thể còn chưa cao, nhưng trong điều kiện thích hợp thì có thể xác định chính xác lên thới 96%. Bằng việc tăng tập mẫu ảnh và lựa chọn số lượng bước thích hợp thì hoàn toàn có thể tăng độ chính xác trong những điều kiện ảnh xấu hơn.

The goal of this paper is to propose algorithm to build a car system for moving by label; moving vehicles following the sticker is an idea to reduce effort and time for pushing or pulling and carrying the carts by hand. This idea can be applied to cargo trucks in warehouses or for suitcases that automatically move with the user. The vehicle works in the main steps: Video is continuously recorded and then sent to the server, from that video, the server will detect the sticker in the frame by YOLO algorithm (the sticker has been trained to detect) and determine the relative position of the center of the sticker in the frame, finally sending the order down to the vehicle following that sticker. Because the training data set is small (392 images), the detection accuracy of the object is not high, but under the right conditions it can be determined up to 96%. By increasing the sample set and choosing the appropriate number of steps, it is possible to increase accuracy in worse image conditions.
 

TTKHCNQG, CVv 370

Xem toàn văn