Ứng dụng của cnn

Đề tài “Ứng dụng mạng Nơ ron tích chập nhận dạng các đối tượng di động” được thực hiện nhằm mục tiêu của đề tài là thực nghiệm mô hình Faster R-CNN nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đưa ra các đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu.

27p xuanphongdacy09 28-09-2024 6 2   Download

Trong môi trường y tế, việc nhận diện những người không đeo khẩu trang có thể giúp cải thiện quản lý an ninh và an toàn cho người bệnh và cả nhân viên y tế, đặc biệt là các khu vực như phòng thí nghiệm hay các phòng cách ly bệnh truyền nhiễm. Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề này, nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng mô hình học sâu Convolutional Neural Network (CNN) để giải quyết vấn đề nhận diện người không đeo khẩu trang.

9p gaupanda051 13-09-2024 6 2   Download

Bài viết Ứng dụng mô hình học sâu CNN và kỹ thuật lọc CFAR cho nhận dạng drone dựa trên dấu vết tín hiệu vô tuyến RF trong điều kiện nhiễu đề xuất giải pháp mới dựa vào dấu vết tín hiệu vô tuyến của drone (thu RF).

11p vialicene 19-07-2024 11 3   Download

Bài viết này trình bày một ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi dựa trên việc phân tích ảnh chụp CT phổi. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học máy sử dụng thuật toán mạng nơ ron tích chập (CNN) để huấn luyện trên tập dữ liệu về ung thư phổi từ IQ-OTH/NCCD.

9p viwalton 02-07-2024 3 2   Download

Bài viết trình bày ứng dụng phương pháp học sâu để xác định vị trí và phân loại xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) một cách tự động. Phương pháp học sâu trong bài báo là ứng dụng mạng nơ-ron tích chập hai luồng (CNN) cùng các đặc điểm theo không gian và thời gian của dữ liệu vệ tinh địa tĩnh.

14p vijaychest 16-05-2024 3 2   Download

Bài báo "Nghiên cứu mạng học sâu ứng dụng trong việc nhận dạng và phân loại tự động hư hỏng bánh răng" đề xuất một phương pháp tự động chẩn đoán và phân loại hư hỏng của bánh răng dựa trên phép biến đổi Wavelet liên tục (Contiuous Wavelet Transform) kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) (CNN). Đây là một nhóm phương pháp mới đòi hỏi phải có sự nghiên cứu chuyên sâu để từng bước áp dụng trong công nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo!

10p dathienlang1012 03-05-2024 9 2   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Thiết kế và xây dựng phần mềm để phân tích và phân loại vận động tay trái/phải của con người qua tín hiệu điện não đồ và ứng dụng mạng nơ-ron tích chập" nhằm nghiên cứu mối quan hệ giữa vận động tay với não bộ. Cụ thể, nhóm sẽ phân biệt tín hiệu gập duỗi khuỷu tay trái và phải từ tín hiệu điện não dựa vào mạng nơ-ron tích chập (CNN). Sau đó, nhóm sẽ thiết kế phần mềm có khả năng đọc dữ liệu, tiền xử lý và phân loại tín hiệu dựa vào phần mềm Matlab.

107p khanhchi0906 01-04-2024 13 9   Download

Mục tiêu nghiên cứu của tóm tắt luận án "Phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác và khả năng ứng dụng" là tìm hiểu quá trình phát triển mạng nơron nhân tạo, phân loại mạng nơron; Kết quả thử nghiệm CNN bậc cao cho bộ nhớ liên kết, thử nghiệm CNN đa tương tác trên nền tảng STM32 và FPGA.

27p gaupanda015 01-03-2024 9 2   Download

Bài viết "Nghiên cứu phát triển thuật toán YOLO v5sRF nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu nhỏ" đề xuất thuật toán YOLO v5sRF thông qua việc đưa mạng Resnet vào trong lớp đầu vào Focus của thuật toán YOLO v5s nguyên bản nhằm tăng cường khả năng phát hiện mục tiêu nhỏ, ứng dụng trong phát hiện đối tượng cho robot tự hành. Kết quả thí nghiệm cho thấy phương pháp cải tiến này đã làm tăng độ chính xác cho thuật toán YOLO v5s nguyên bản, tạo cơ sở làm tăng khả năng tự định vị và dẫn đường cho robot tự hành.

5p phocuuvan0201 02-02-2024 9 3   Download

Bài viết "Nâng cao độ chính xác phân loại mục tiêu thủy âm sử dụng phổ DEMON và mạng nơ ron tích chập" đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng nơ ron tích chập (CNN: Convolutional Neural Network) để nhận dạng các đặc trưng của phổ điều chế đường bao của âm thanh phát ra từ chân vịt của mục tiêu biển. Các tập dữ liệu của mục tiêu có tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR: Signal to Noise Ratio) và các tác động tạp âm khác nhau được xây dựng để đánh giá hiệu suất tổng quát của mô hình CNN được đề xuất.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 9 2   Download

Mục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.

84p boghoado05 16-01-2024 4 2   Download

Bài báo này đề xuất một mô hình CNN thể nhẹ dựa trên kiến trúc kết nối dày đặc của mô hình DenseNet với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả cho nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt.

13p visystrom 22-11-2023 5 3   Download

Nghiên cứu này sử dụng mô hình CNN hiện đại để phát hiện các điểm đặc trưng khuôn mặt và đề xuất một phương pháp ước lượng góc nhìn khuôn mặt sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên dựa trên các điểm đặc trưng 3D của khuôn mặt từ ảnh 2D để xác định góc nhìn của khuôn mặt trên ảnh đó.

11p visystrom 22-11-2023 6 3   Download

Bài viết Ứng dụng đại số gia tử làm cơ sở cho hệ suy luận mờ trong phát hiện đường biên của hình ảnh đề xuất ứng dụng đại số gia tử (Hedge Algebras) làm cơ sở cho hệ thống suy luận mờ để phát hiện đường biên của hình ảnh. Kết quả ban đầu của nghiên cứu cho thấy phương pháp được đề xuất cho kết quả khá tốt và có triển vọng phát triển.

6p viannee 02-08-2023 5 4   Download

Bài viết Bộ nhớ liên kết sử dụng mạng nơron tế bào tương tác bậc hai trình bày về hướng nghiên cứu mới ứng dụng mạng nơron tế bào tương tác bậc hai (Cellular order Cellular Neural Networks - SoCNN) làm bộ nhớ liên kết. Nhóm tác giả đã nghiên cứu phát triển cấu trúc mạng nơron tế bào tương tác bậc hai và chuyển đổi cấu trúc mạng CNN bậc nhất (Cellular Neural Networks – CNN) thành cấu trúc mạng mới chỉ chứa ma trận A dựa theo luật Hebb để xây dựng công thức tính tham số.

6p viannee 02-08-2023 14 5   Download

Bài báo này đề xuất một mô hình CNN thể nhẹ dựa trên kiến trúc kết nối dày đặc của mô hình DenseNet với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả cho nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt.

14p phuong3676 03-07-2023 12 4   Download

Luận văn "Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt bằng phương pháp học sâu" hướng tới việc nghiên cứu thuật toán nhận dạng âm thanh bằng mạng nơ ron tích chập (CNN) và các phương pháp học sâu để trích xuất đặc trưng và phân loại, nhận dạng giọng nói. Qua việc nghiên cứu các phương pháp học sâu cho bài toán nhận dạng giọng nói kết hợp với ngôn ngữ lập trình Python luận văn xây dựng một ứng dụng nhận dạng âm thanh đầu vào với mục tiêu nhận dạng giới tính và vùng miền của âm thanh.

96p dongcoxanh2510 25-10-2022 35 9   Download

Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế. Trong bài viết này, một phương pháp tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa được đề xuất kết hợp giữa mạng nơron tích chập (CNN) và ontology. Đầu tiên, CNN được sử dụng để trích xuất đặc trưng và xác định phân lớp của ảnh đầu vào.

10p visherylsandberg 18-05-2022 28 5   Download

Bài viết đề xuất mô hình học sâu nâng cao (DNN) thông qua mạng lưới Attention dựa trên phân tích khung xương đối tượng trong miền không gian để làm tăng hiệu quả cho bài toán phát hiện chủ thể và nhận dạng hành động.

6p vistephenhawking 26-04-2022 42 2   Download

Bài viết trình bày một mô hình mạng trí tuệ nhân tạo, nhận diện chữ số viết tay bằng mạng neuron tích chập (Convolutional neural network - CNN). Qua đó làm rõ các khái niệm tham số, đánh giá tầm quan trọng các tham số trong mô hình, trình bày kết quả mô phỏng đạt được khi sử dụng mạng neuron nhân tạo để nhận diện các ảnh chữ số viết tay dựa trên tập dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) và đưa mô hình mạng CNN ứng dụng vào bài toán nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng Android.

12p viplato 05-04-2022 34 6   Download