Dòng Nội dung
1
Phát triển ứng dụng dự đoán bệnh lá cây dựa trên mô hình học sâu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / Huỳnh Thanh Hải; Nguyễn Kim Quốc, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2025
x, 82 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 632
Đề tài hướng đến việc phát triển một ứng dụng dự đoán bệnh lá cây dựa trên mô hình học sâu không chỉ đáp ứng nhu cầu cấp thiết của thực tiễn sản xuất nông nghiệp mà còn góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số, tiến tới nền nông nghiệp thông minh và bền vững. Nghiên cứu hướng đến việc xác định mô hình học sâu hiệu quả nhất trong nhiệm vụ nhận diện bệnh trên lá khoai tây, tập trung vào ba lớp nhãn gồm: Healthy, Early Blight và Late Blight. Các mô hình sẽ được huấn luyện và đánh giá trên nền tảng Google Colab, nhằm đảm bảo tính khả thi và khả năng ứng dụng thực tế. Tiến hành huấn luyện và đánh giá bốn kiến trúc học sâu phổ biến hiện nay gồm DenseNet121, ResNet50, MobileNetV3 và VGG16 trên tập dữ liệu hình ảnh lá khoai tây. So sánh hiệu suất của các mô hình dựa trên các tiêu chí: độ chính xác (Accuracy), F1-score, thời gian huấn luyện và tốc độ dự đoán. Xây dựng một giao diện sử dụng qua Google Colab thân thiện với người dùng, cho phép tải ảnh và nhận kết quả dự đoán theo thời gian thực. Đề xuất hướng mở rộng mô hình sang các loại cây trồng khác, hướng đến việc phát triển một hệ thống chẩn đoán bệnh cây trồng đa năng, có tính ứng dụng cao trong sản xuất nông nghiệp
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)
2
Xây dựng hệ thống nhận diện bệnh của lá cây bằng học sâu : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Công nghệ thông tin / Lý Hưng Thịnh, Sử Nhật Hạ hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 65 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 632
Nhằm phát triển một hệ thống nhận diện bệnh lá cây chính xác và nhanh chóng, đề tài nghiên cứu và áp dụng ba mô hình học sâu nổi bật: VGG16, MobileNetV3-Large, và Vision Transformer (ViT) để giải quyết bài toán nhận diện bệnh lá cây. Các mô hình này được chọn lựa không chỉ vì hiệu suất cao mà còn nhờ vào khả năng triển khai linh hoạt, đặc biệt là trong các ứng dụng thực tế như trên các thiết bị di động hoặc hệ thống giám sát tự động. Đề tài trình bày chi tiết về các mô hình học sâu được áp dụng, quy trình xây dựng và huấn luyện hệ thống nhận diện bệnh lá cây, cũng như đánh giá và triển khai kết quả trên các nền tảng thực tế. Qua đó việc nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc phát triển các giải pháp công nghệ hỗ trợ nông nghiệp thông minh, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất và bảo vệ sức khỏe cây trồng trong nông nghiệp.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)