ĐẠI HỌC HUẾ
KHOA KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ
NGUYỄN QUANG PHÚ
XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỖ TRỢ
DJI TELLO DRONE NHẬN DIỆN CÁC VẬT THỂ CÓ DẠNG
HÌNH HỌC CƠ BẢN
LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG
KHOA HỌC DỮ LIỆU
Huế, 2023
ĐẠI HỌC HUẾ
KHOA KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ
NGUYỄN QUANG PHÚ
XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỖ TRỢ
DJI TELLO DRONE NHẬN DIỆN CÁC VẬT THỂ CÓ DẠNG HÌNH
HỌC CƠ BẢN
LUẬN VĂN THẠC SĨ ỨNG DỤNG
KHOA HỌC DỮ LIỆU
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. HỒ QUỐC DŨNG
Huế, 2023
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn là sản phẩm nghiên cứu, tìm
hiểu của riêng cá nhân tôi và được sự hướng dẫn khoa học của TS. Hồ Quốc Dũng.
Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới
bất kỳ hình thức nào trước đây.
Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều được trình bày hoặc là của cá
nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các tài liệu tham khảo
đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp.
Tôi xin hoàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho
lời cam đoan của mình.
Người hướng dẫn Học viên Cao học
TS. Hồ Quốc Dũng Nguyễn Quang Phú
ii
LỜI CÁM ƠN
Trước hết, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất tới giảng
viên hướng dẫn TS. Hồ Quốc Dũng về những ý kiến đóng góp về chuyên môn và sự
động viên khích lệ của thầy trong suốt quá trình làm nghiên cứu của tôi.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới giảng viên của Khoa Kĩ thuật và Công
nghệ - Đại học Huế đã tận tình dạy dỗ và hướng dẫn cho tôi trong suốt quá trình học
tập thạc sĩ tại khoa.
Và tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới gia đình tôi về sự hỗ trợ không thể thiếu của
họ. Sự khích lệ, động viên, sự quan tâm, chăm sóc của họ đã giúp tôi vượt qua tất cả
khó khăn để theo học chương trình và hoàn thiện bản luận văn cuối khoá này.
Mặc dù đã hết sức cố gắng hoàn thành luận văn nhưng chắc chắn sẽ không tránh
khỏi những sai sót. Kính mong nhận được sự cảm thông, chỉ bảo tận tình của các quý
thầy cô và các bạn.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
iii
TÓM LƯỢC LUẬN VĂN
Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm tăng
cường khả năng nhận diện vật thể có hình học cơ bản cho máy bay không người lái
DJI Tello. Trong bối cảnh của cuộc cách mạng công nghệ, cả trí tuệ nhân tạo và máy
bay không người lái đã phát triển mạnh mẽ, việc kết hợp chúng mang lại triển vọng
lớn cho việc nâng cao hiệu suất và tích hợp của máy bay không người lái trong các
ứng dụng thực tế.
Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo dựa
trên mạng thần kinh tích chập (CNN) để hỗ trợ DJI Tello drone trong việc nhận diện
và phân loại các vật thể hình học cơ bản, bao gồm hình tròn, tam giác, hình chữ nhật
và ngũ giác đều. Lựa chọn của CNN dựa trên khả năng của nó trong việc trích xuất
đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh và khả năng xử lý ảnh, đặc biệt trong các tác vụ như
phân loại và nhận diện.
Quá trình nghiên cứu đề ra mục tiêu đạt được sẽ tập trung vào xây dựng một bộ
dữ liệu ảnh đa dạng để huấn luyện mô hình. Bộ dữ liệu này sẽ bao gồm các hình ảnh
về các vật thể hình học cơ bản với đa dạng màu sắc cơ bản của không gian màu RGB.
Sử dụng kiến thức về học máy và cấu trúc của mạng thần kinh tích chập, nghiên cứu
sẽ xây dựng một mô hình có khả năng nhận diện và phân loại các vật thể một cách
chính xác.
Nghiên cứu tập trung vào phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo hỗ trợ máy bay
không người lái DJI Tello nhận diện các hình dạng cơ bản như hình tròn, tam giác,
chữ nhật và ngũ giác. Kết quả cho thấy mô hình đạt hiệu suất tốt với độ chính xác
trên 99 % trên cả tập huấn luyện và tập kiểm tra. Các chỉ số precision, recall và F1-
score cũng đều đạt giá trị tối đa 1,00 cho mỗi loại hình dạng, chứng tỏ khả năng phân
loại chính xác và nhận diện hiệu quả của mô hình.
