Ứng dụng machine learning trong nhận diện và phân loại quả cam sành

Chỉ số đề mục

50

Lĩnh vực nghiên cứu

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

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Nguyễn Đình Khiêm, Hoàng Mạnh Cường⁽¹⁾

Nhan đề

Ứng dụng machine learning trong nhận diện và phân loại quả cam sành

Nhan đề tiếng anh

Application of machine learning in identification and classification of king oranges

Nguồn trích

Tạp chí Giao thông vận tải

Năm xuất bản

2024

Số

6

Trang

127-130

ISSN

2354-0818

Từ khóa

Python, học máy, YOLOv8.

Từ khóa tiếng anh

Python, Machine learning, YOLOv8.

Tóm tắt

Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng machine learning trong nhận diện và phân loại quả cam sành. Đầu tiên, nhóm tác giả xây dựng mô hình machine learning có khả năng nhận diện và phân loại quả cam sành. Mô hình machine learning này được “học” từ mô hình phát hiện đối tượng YOLOv8 với dữ liệu đầu vào là ảnh quả cam sành. Việc xây dựng mô hình machine learning được thực hiện trên Google colab. Sau đó, mô hình machine learning lại được sử dụng trên bo mạch raspberry để có thể phân loại được quả cam sành đủ tiêu chuẩn hay chưa đủ tiêu chuẩn.

Tóm tắt tiếng anh

In this article, the authors research the application of machine learning in identifying and classifying oranges. First, the authors built a machine learning model capable of identifying and classifying oranges. This machine learning model is “learned” from the YOLOv8 object detection model with input data being images of oranges. The machine learning model was built on Google Colab. Then the machine learning model is used on an raspberry board to be able to classify the orange as qualified or unqualified.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVb 12

File toàn văn

Xem toàn văn