Học sâu trên Raspberry Pi

Bài viết đề xuất một hệ thống nhận diện khớp ngón tay người (finger knucke recognition-FKR)) sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 4 Model B và camera Pi. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc khảo sát các phương pháp trích xuất đặc trưng và đối sánh gần đây, sau đó đánh giá về tốc độ xử lý và độ chính xác nhận dạng để từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp.

5p vibranson 30-11-2023 16 6   Download

Bài viết Phát hiện đối tượng dựa vào học sâu trên Raspberry Pi trình bày việc tìm hiểu sự phù hợp của các mô hình phát hiện đối tượng trên Raspberry Pi, một bo mạch máy tính nhúng phổ biến có thể được tích hợp vào các hệ thống IoT để giúp công việc trở nên dễ dàng.

8p vimegwhitman 10-06-2022 22 3   Download

Bài viết trình bày ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm. Phương pháp xử lý ảnh để xác định trọng lượng tôm bao gồm các công đoạn sau: thu nhận ảnh tôm từ camera, chuyển đổi không gian màu, tách đối tượng bằng kỹ thuật phân ngưỡng ảnh, xác định diện tích của đối tượng và xây dựng hàm toán học biểu diễn mối liên hệ giữa diện tích và trọng lượng của đối tượng từ các mẫu ngẫu nhiên.

4p nguyenmyhuyen90 28-02-2021 95 10   Download