Ứng dụng trí tuệ nhân tạo thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực kiểm lâm

Các tác giả

  • Phạm Thế Anh
  • Trịnh Thị Anh Loan
  • Nguyễn Tuấn Anh

Từ khóa:

cutout, deep learning, mixup, MobileNetV3

Tóm tắt

Chuyển đổi số đã và đang tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực và đóng vai trò quan trọng thúc đẩy phát triển nhanh và bền vững kinh tế – xã hội. Nhằm đẩy mạnh chuyển đổi số trong lĩnh vực kiểm lâm, bài báo này nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trên thiết bị di động (mobile app) để giải quyết hiệu quả bài toán nhận dạng các loài động thực vật quý hiếm phục vụ công tác nghiệp vụ của ngành kiểm lâm. Bài báo sử dụng mô hình mạng nơron nhân chập MobileNetV3 thông qua kỹ thuật học chuyển tiếp (transfer learning) để tối ưu thời gian xử lý và nâng cao độ chính xác nhận dạng. Ngoài ra, bài báo cũng tìm hiểu, nghiên cứu các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation) hiện đại và làm trơn nhãn (label smoothing) để nâng cao hiệu năng của mô hình khi đưa vào sử dụng trong thực tế. Kết quả nhận dạng cho thấy hệ thống hoạt động khá hiệu quả trên các thiết bị di động (Android và iOS), đồng thời cho độ chính xác nhận dạng khá cao. 

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Tiểu sử tác giả

  • Phạm Thế Anh

    Trường Đại học Hồng Đức, tỉnh Thanh Hóa

  • Trịnh Thị Anh Loan

    Trường Đại học Hồng Đức, tỉnh Thanh Hóa

  • Nguyễn Tuấn Anh

    Chi cục Kiểm lâm Thanh Hóa, tỉnh Thanh Hóa

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2022-11-14