Luận án Nghiên cứu phát triển hệ thống IoT thu thập dữ liệu và thuật toán phân vùng, phân loại cá thể sử dụng học sâu định hướng ứng dụng trong nuôi trồng thủy sản

  • Người chia sẻ : vtlong
  • Số trang : 133 trang
  • Lượt xem : 12
  • Lượt tải : 500

Các file đính kèm theo tài liệu này

  • luan_an_nghien_cuu_phat_trien_he_thong_iot_thu_thap_du_lieu.pdf
  • Tất cả luận văn được sưu tầm từ nhiều nguồn, chúng tôi không chịu trách nhiệm bản quyền nếu bạn sử dụng vào mục đích thương mại

NHẬP MÃ XÁC NHẬN ĐỂ TẢI LUẬN VĂN NÀY

Nếu bạn thấy thông báo hết nhiệm vụ vui lòng tải lại trang

Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Nghiên cứu phát triển hệ thống IoT thu thập dữ liệu và thuật toán phân vùng, phân loại cá thể sử dụng học sâu định hướng ứng dụng trong nuôi trồng thủy sản, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD LUẬN VĂN ở trên

Trong việc xác định cũng như phân tích các đặc tính nội tại của cá thể nói chung, đã có nhiều nghiên cứu về phát hiện và theo dõi di chuyển của tôm, cá/thủy sản. Thực tế là các kết quả của bước nhận dạng và phân tích lại phụ thuộc nhiều vào độ chính xác của bước phát hiện. Các khó khăn trong việc phát hiện và phân tích các đặc tính nội tại của cá thể là những nguyên nhân làm giảm độ chính xác của bước phát hiện cá/thủy sản. Những khó khăn này là những đặc tính nội tại của tôm, cá/thủy sản cũng như môi trường phức tạp, như thể hiện ở Hình 1-4. Ta cũng có thể thấy hình ảnh minh họa ở Hình 1-5, những hình ảnh chụp được ở các môi trường thực tế cho thấy một số đặc tính bao gồm các đối tượng vật thể nhỏ, có độ biến dạng, độ sáng thấp, nhiễu cao, khó quan sát, mờ, nền phức tạp, sự giống nhau giữa cá và nền, cá thể có ngụy trang, bị che khuất, cũng như mật độ dày đặc của đối tượng quan sát. Thách thức thứ nhất là: Các đặc tính nội tại của cá thể thủy sản. Các đặc tính nội tại của thủy sản có thể được chia thành năm loại chính: biến thể về lớp, sự giống nhau về màu sắc giữa cá thể và nền, biến dạng của cá thể (về kích thước, hình dạng, tư thế và hướng thay đổi theo thời gian không theo quy luật [56]), thay đổi tỉ lệ, sự che khuất và sự biến mất. Thứ hai là: Môi trường phức tạp. Trong môi trường dưới nước, mặc dù được trang bị các thiết bị quang học tiên tiến, việc thu thập dữ liệu hình ảnh và video vẫn bị tác động bởi nhiều yếu tố. Chất lượng hình ảnh kém gây ra bởi hiện tượng tán xạ, hấp thụ, biến dạng quang học, đục nước, khả năng hiển thị thấp, chiếu sáng không đồng đều, độ tương phản thấp, nhiễu và nhòe, gây khó khăn cho việc phân tích hành vi, đếm và phát hiện cá thể [57]. Thay đổi độ sáng và độ phân giải thấp, video nền phức tạp, nền hình ảnh chứa nhiều vật thể không quan tâm nhưng gần giống với thủy sản, điều này sẽ làm giảm độ chính xác của bước phát hiện thủy sản. Ngoài ra còn gặp các vấn đề khó khăn khác như: Thay đổi thời tiết, mật độ dày, đục nước, tảo trên ống kính máy ảnh, sự biến đổi của nền.