tailieunhanh - Robot nhổ cỏ tự động dựa trên phân tích ảnh sử dụng mô hình học sâu

Bài viết Robot nhổ cỏ tự động dựa trên phân tích ảnh sử dụng mô hình học sâu đề xuất một thiết kế robot nhổ cỏ tự động dựa trên phân tích hình ảnh. Từ đó, chế tạo một nguyên mẫu để kiểm thử và đánh giá. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 19 NO. 3 2021 23 ROBOT NHỔ CỎ TỰ ĐỘNG DỰA TRÊN PHÂN TÍCH ẢNH SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU AN AUTOMATIC WEEDING ROBOT BASED ON IMAGE ANALYSIS USING DEEP LEARNING MODEL Phan Trần Đăng Khoa1 Từ Phương Nguyên1 Đỗ Tuấn Sơn1 Nguyễn Quang Hiếu1 Vũ Vân Thanh1 1 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ ptdkhoa@ Nhận bài 01 02 2021 Chấp nhận đăng 15 3 2021 Tóm tắt - Hiện nay việc lạm dụng hóa chất diệt cỏ không chỉ gây Abstract - Currently the application of herbicides not only has tác động xấu đến môi trường và sức khỏe con người mà còn dẫn negative impacts on the environment and human health but also đến việc hình thành ngày càng nhanh các loại cỏ có khả năng leads to rapidly increasing herbicide resistance in weeds. kháng thuốc. Do đó việc nghiên cứu các phương pháp diệt cỏ Therefore the study of weeding methods without using không sử dụng hóa chất đang ngày càng được quan tâm. Trong bài herbicides attracts interest of researchers. In this paper we báo này nhóm tác giả đề xuất một thiết kế robot nhổ cỏ tự động propose the design of an automatic weeding robot based on image dựa trên phân tích hình ảnh. Từ đó chế tạo một nguyên mẫu để analysis. Based on this design we build a prototype for testing kiểm thử và đánh giá. Mô hình học sâu được áp dụng với cơ sở dữ and evaluation. A deep learning model is applied on a dataset liệu được thu thập thực tế để phát hiện các đối tượng cây trồng và collected in real environment to detect crops and weeds. We also cỏ dại. Nhóm tác giả đề xuất phương pháp để xác định tọa độ 3D propose a method to determine the 3D coordinates of objects của đối tượng quan tâm dựa trên mô hình camera. Kết quả thực based on camera calibration. Experimental results show that the nghiệm cho thấy hệ thống có độ chính xác cao trong phát hiện system has high accuracy for object detection and classification phân loại và xác định tọa độ 3D của các đối tượng quan tâm. and .