|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Nghiên cứu tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế và đánh giá vận hành nút giao thông đèn tín hiệu ở Việt Nam
// Cầu đường Việt Nam tr.
Trong bối cảnh đô thị Việt Nam đang chịu áp lực lớn từ tình trạng ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường, việc tối ưu hóa thiết kế và vận hành các nút giao thông đèn tín hiệu trở thành một yêu cầu cấp thiết. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống dựa trên mô hình toán học hoặc phần mềm mô phỏng giao thông chi tiết chưa thực sự hiệu quả cho dòng giao thông hỗn hợp nhiều xe máy. Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision) và học sâu (deep learning), mở ra hướng tiếp cận mới giúp tự động thu thập dữ liệu, nhận dạng phương tiện, thiết kế và đánh giá hiệu quả vận hành nút giao thông. Bài báo này trình bày tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế và đánh giá vận hành nút giao thông đèn tín hiệu, tập trung vào điều kiện giao thông đặc thù ở Việt Nam. Kết quả tổng quan chỉ ra các xu hướng nghiên cứu chính, khoảng trống cần tiếp tục phát triển, và đề xuất một số hướng nghiên cứu Al phù hợp với điều kiện Việt Nam
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
2
|
|
|
3
|
Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý hình ảnh để phát hiện các hư hỏng của tấm pin năng lượng mặt trời phục vụ công tác đánh giá chất lượng
// Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.
Hiệu suất của hệ thống pin quang điện (PV) phụ thuộc lớn vào chất lượng bề mặt tấm pin, bởi các hư hỏng như vết nứt hay bụi bẩn có thể làm suy giảm hiệu suất và ảnh hưởng lâu dài đến toàn hệ thống. Do đó, việc kiểm tra và đánh giá các hư hỏng này là một nội dung rất quan trọng trong công tác bảo trì và đánh giá chất lượng của các trang trại điện mặt trời. Phương pháp kiểm tra thủ công hiện nay có nhược điểm là tốn thời gian, độ chính xác thấp, phụ thuộc vào kinh nghiệm của kỹ thuật viên và khó đáp ứng yêu cầu giám sát trên diện rộng. Bài báo này đề xuất một quy trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tự động phát hiện các hư hỏng trên bề mặt tấm pin năng lượng mặt trời từ ảnh quang học thu thập bằng UAV. Hệ thống gồm hai giai đoạn chính: (i) tiền xử lý và cắt tách tự động từng tấm pin từ ảnh tổng thể, và (ii) phân loại trạng thái tấm pin bằng môn hình học sâu. Qua quá trình so sánh thực nghiệm giữa nhiều kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) phổ biến (VGG, ResNet, EfficientNet), EfficientNet-B2 được lựa chọn nhờ khả năng cân bằng tốt giữa độ chính xác và chi phí tính toán. Môn hình được huấn luyện để phân biệt hai trạng thái “Normal" và “Defect", đạt độ chính xác 96,45% trên tập kiểm thử. Kết quả cho thấy tính khả thi và tiềm năng ứng dụng của hệ thống trong việc tự động hóa công tác kiểm tra, giám sát và bảo trì các trang trại điện mặt trời quy môn lớn.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:1)
|
|
4
|
Ứng dụng thị giác máy tính cho tay máy nhận dạng và gắp vật cụ thể trong hỗn hợp rác thải trên băng chuyền
// Tạp chí cơ khí Việt Nam : Cơ quan của tổng hội cơ khí Việt Nam tr.
Nhận dạng các vật trong suốt hay chai nhựa đã qua sử dụng trong hỗn hợp rác thải là một trong những nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm hiện nay do sự phức tạp về hình dạng cũng như tính trong suốt của nó. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp nhận dạng đơn giản hơn với tốc độ ứng dụng xử lý nhanh hơn so với các phương pháp hiện có. Hệ thống bao gồm một camera đặt trên cao dùng để phát hiện có sự xuất hiện của chai nhựa. Sau đó, tọa độ của chai sẽ được tinh toán và truyền về robot Delta để thực thi việc gắp chai ra. Tọa độ của chai sẽ được tính toán dựa trên tốc độ băng chuyền. Qua thực nghiệm kiểm chứng, độ chính xác cũng như thời gian nhận dạng, hệ thống chứng minh là có khả năng áp dụng vào môi trường công nghiệp phân loại rác thải, hỗ trợ cho công nhân.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:2)
|
|
5
|
Ứng dụng thị giác máy tính để tính toán tốc độ dòng xe hỗn hợp ở Việt Nam
// Cầu đường Việt Nam tr.
Việc tính toán tốc độ phương tiện có ý nghĩa quan trọng quản lý và tổ chức giao thông, đặc biệt là vấn đề an toàn giao thông. Giao thông tại Việt Nạm có mật độ lưu thông lớn và phương tiện chủ yếu là xe máy nên vấn đề tính toán tốc độ cho cả dòng xe với độ chính xác cao càng trở nên phức tạp. Bài báo này nghiên cứu khung phương pháp và đề xuất ứng dụng thị giác dựa trên mô hình YOLOv8 để tính toán tốc độ của dòng xe hỗn hợp có xe máy chủ yếu, sau đó được so sánh và kiểm chứng với số liệu được thu thập bằng súng bắn tốc độ ATS II. Nghiên cứu được ứng dụng trên tuyến đường Nguyễn Trãi ở Hà Nội và kết quả về tốc độ của dòng xe hỗn hợp có nhiều xe máy trên tuyến đường này chấp nhận được, cho thấy độ chính xác cao.
Đầu mục:0
(Lượt lưu thông:0)
Tài liệu số:1
(Lượt truy cập:0)
|
|
|
|
|