Please use this identifier to cite or link to this item: https://thuvienso.tnut.edu.vn/handle/123456789/458
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorLê Thị Điểm, Trường Cao đẳng Nghề Sóc Trăng-
dc.contributor.authorNguyễn Đức Thiện, Trường Cao đẳng Nghề Sóc Trăng-
dc.contributor.authorTrương Quốc Bảo, Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ-
dc.date.accessioned2023-11-10T07:53:27Z-
dc.date.available2023-11-10T07:53:27Z-
dc.date.issued2023-01-11-
dc.identifier.citationTạp chí khoa học và công nghệ Đại học Thái nguyên T228, S02 (2023)en
dc.identifier.issn1859-2171, 2734-9098-
dc.identifier.urihttps://thuvienso.tnut.edu.vn/handle/123456789/458-
dc.description.abstractKhu vực đồng bằng sông Cửu Long, bên cạnh cây lúa, nhãn là loại cây có diện tích trồng khá lớn, với nhiều loại nhãn khác nhau, đem lại thu nhập cao cho người nông dân. Mỗi loại nhãn sẽ có đặc điểm khác nhau về thời gian thu hoạch, cách xử lý ra hoa, cách chăm sóc. Trên thực tế, người trồng nhãn phải thường xuyên theo dõi, chăm sóc, dựa vào kinh nghiệm để xác định thời điểm cần thiết nhằm can thiệp vào từng loại nhãn giúp tăng năng suất. Từ hình ảnh chụp lá nhãn tại vườn rất khó phân biệt được loại nhãn ngoại trừ những người có kinh nghiệm, nhà khoa học. Vì vậy, việc sử dụng công nghệ để phân loại cây nhãn thông qua hình ảnh chụp của lá nhãn là rất cần thiết. Nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu của 3 loại lá nhãn: Ido, Thạch Kiệt, xuồng cơm vàng, trong tổng số hình ảnh thu thập được là 2182 hình. Sử dụng kỹ thuật học sâu với mô hình VGG16 để huấn luyện dữ liệu thu được, kết quả độ chính xác đạt 98,3%. Như vậy, kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà nông học, nghiên cứu có các biên pháp cụ thể hỗ trợ, phối hợp với người nông dân trong việc phân loại, có định hướng trồng cây nhãn phù hợp đạt hiệu quả cao.en
dc.language.isovien
dc.publisherĐại học Thái Nguyênen
dc.relation.ispartofseriesT228, S02 (2023);-
dc.subjectMạng nơ-ron tích chậpen
dc.subjectThị giác máy tínhen
dc.subjectMạng học sâu VGG16en
dc.subjectHọc chuyển giaoen
dc.titleNhận dạng một số loại nhãn (thông qua lá nhãn) dùng công nghệ ảnh và kỹ thuật học sâuen
dc.title.alternativeIDENTIFICATION OF SOME TYPES OF LONGAN (THROUGH LEAVES) USING IMAGE AND DEEP LEARNING TECHNOLOGYen
dc.typedientuen
Appears in Collections:Tạp chí Khoa học và Công nghệ 2023



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