LUẬN văn THẠC sĩ NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG học sâu CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI kỳ TRÁI dứa CHÍN tại VÙNG TRỒNG dứa KHU vực MIỀN núi QUẢNG NAM – đà NẴNG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN LÀO NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI KỲ TRÁI DỨA CHÍN TẠI VÙNG TRỒNG DỨA KHU VỰC MIỀN NÚI QUẢNG NAM – ĐÀ NẴNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐÀ NẴNG – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN LÀO NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI KỲ TRÁI DỨA CHÍN TẠI VÙNG TRỒNG DỨA KHU VỰC MIỀN NÚI QUẢNG NAM – ĐÀ NẴNG Chuyên ngành Khoa học.

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN LÀO NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI KỲ TRÁI DỨA CHÍN TẠI VÙNG TRỒNG DỨA KHU VỰC MIỀN NÚI QUẢNG NAM – ĐÀ NẴNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐÀ NẴNG – 2021 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN LÀO NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI KỲ TRÁI DỨA CHÍN TẠI VÙNG TRỒNG DỨA KHU VỰC MIỀN NÚI QUẢNG NAM – ĐÀ NẴNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Hà Huy Cường ĐÀ NẴNG – 2020 2 3 LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: Nguyễn Lào Sinh ngày: 10/ 10/ 1978 Học viên lớp cao học MCS – K20, ngành Khoa học máy tính, – Trường Đại học Duy Tân Tôi xin cam đoan: Đề tài “ Nghiên cứu ứng dụng học sâu convolutional neural network (CNN) trong nhận biết thời kỳ trái dứa chín tại vùng trồng dứa khu vực miền núi Quảng Nam – Đà Nẵng” là do tôi nghiên cứu, tìm hiểu và phát triển dưới sự hướng dẫn của TS Nguyễn Hà Huy Cường, không phải sao chép từ các tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không ghi rõ trong tài liệu tham khảo Tôi xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này Học viên thực hiện Nguyễn Lào 3 4 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn này, đầu tiên em gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể Quý Thầy, Cô giảng viên Trường Đại học Duy Tân đã tận tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức quý báu và tạo điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu Em bày tỏ lòng biết ơn đến TS Nguyễn Hà Huy Cường đã tận tâm giảng dạy, hướng dẫn và đưa ra những góp ý, điều chỉnh vô cùng xác thực cho luận văn, đồng thời Quý thầy cũng cho em những lời động viên sâu sắc giúp em có những định hướng đúng đắn để hoàn thành luận văn Cuối cùng em gửi lời cảm ơn đến gia đình, các bạn cùng khóa, đồng nghiệp cùng cơ quan đã nhiệt tình hỗ trợ những thông tin, chia sẻ những kiến thức hay giúp em trong quá trình thực hiện Trân trọng! 4 5 MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt SVM CGA Pixel R G B RBF AI ANN CNN ReLU CDSL GPU CPU CUDA 5 Ý nghĩa Support Vector Machine Color Graphic Adaptor Picture Element Red Green Blue Radial Basis Function Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo Artificial Neural Network – Mạng thần kinh nhân tạo Convolutional Neural Network – Mạng thần kinh tích chập Rectified Linear Unit – Điều chỉnh đơn vị tuyến tính Cơ sở dữ liệu Graphics Processing Unit – Vi xử lý đồ hoạ Central Processing Unit – Bộ xử lý trung tâm Compute Unified Device Architecture – Kiến trúc tính toán song song do hãng NVDIA phát triển 6 IoT API YOLO HOG PCA 6 Internet of Thing – Vạn vật kết nối Application Programming Interface – Giao diện lập trình You only lock one – Một hệ thống mạng nơ ron nhân tạp phát hiện đối tượng thời gian thực Histogram of Oriented Gradients – Biểu đồ độ dốc định hướng Principal Component Analysis – Phân tích thành phần chính 7 DANH MỤC BẢNG BIỂU 7 8 DANH MỤC HÌNH, ĐỒ THỊ 8 9 MỞ ĐẦU 1 Lý do chọn đề tài Với sự phát triển nhanh chóng của các loại máy móc hiện đại như máy ảnh số, máy quay phim kỹ thuật số, máy vi tính,… thì lượng thông tin con người thu được dưới dạng hình ảnh là rất dễ dàng Xử lý ảnh là một trong những lĩnh vực ngày càng được phổ biến trong đời sống xã hội Các thiết bị ghi hình có thể thấy và hiểu được thế giới xung quanh được xây dựng và phát triển ngày càng nhiều bởi sự tiến bộ trong các thuật toán phân tích, chọn lọc hình ảnh Nếu có tiếp cận phù hợp, ta luôn nhận thấy nhu cầu áp dụng những thành tựu của Khoa học, công nghệ vào giải quyết các vấn đề của cuộc sống Nhận dạng các đối tượng dựa trên ảnh không phải là vấn đề mới của ngành xử lý ảnh Tuy nhiên, áp dụng vào bài toán nhận dạng phát hiện trái chín trong lĩnh vực nông nghiệp là một đề xuất mới của tác giả Hiện nay, trên thế giới có các mô hình đã nghiên cứu về nhận dạng hình ảnh như: YOLO, CNN, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN và mô hình Mask R-CNN [1,2,3,4,5] Tuy nhiên, trong các mô hình này chưa có nhiều nghiên cứu trực tiếp liên quan đến nhận dạng thời kỳ trái chín, chủ yếu các nghiên cứu tập trung vào nhận dạng văn bản, nhận dạng khuôn mặt, vân tay và một số nghiên cứu nhận dạng con vật nuôi Trong nông nghiệp thông minh và nông nghiệp chính xác, vấn đề ước tính kịp thời và chính xác thời kỳ trái chín của vườn cây sẽ giúp cải thiện và nâng cao chất lượng, đảm bảo sản lượng trái cây và kế hoạch thu hoạch Ngoài ra, xác định kịp thời và chính xác thời kỳ trái chín trong các giai đoạn trưởng thành cây quả sẽ cho phép giảm chi phí canh tác, chi phí lưu trữ sau thu hoạch và làm tăng giá trị kinh tế, đáp ứng yêu cầu thị trường Đây là những vấn đề rất được quan tâm trong định hướng phát triển nông nghiệp tận dụng lợi thế của công nghệ cao trong thời gian tới ở Việt Nam Cho đến năm 2020, diện tích trồng cây ăn quả chủ lực của Việt Nam là 9 10 257.000 ha, chiếm 52% tổng diện tích quy hoạch cây ăn quả ở Nam bộ, trong đó vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) 185.100 ha, vùng Đông Nam bộ 71.900 ha Trong khu vực này, hiện nay chú trọng trồng 12 loại cây ăn quả chủ lực gồm: Thanh long, xoài, chôm chôm, sầu riêng, vú sữa, bưởi, nhãn, chuối, dứa, cam, mãng cầu và quýt Trong bảng dữ liệu 1 và 2 đưa ra thống kê diện tích trồng cây ăn quả và sản lượng thu hoạch cây ăn từ năm 2015 đến năm 2018 Có thể nhận thấy diện tích trồng và sản lượng thu hoạch tăng lên đáng kể, mang hiệu quả kinh tế xã hội Đặc biệt, khi ngày càng có nhiều nông dân và trang trại nông nghiệp có diện tích trồng lớn tham gia chuỗi sản xuất và xuất khẩu Ở Việt Nam cây dứa được trồng khá phổ biến, phân bố từ Phú Thọ đến Kiên Giang Tiền Giang là tỉnh có sản lượng dứa đứng đầu cả nước Năm 2019, sản lượng dứa của tỉnh Tiền Giang đạt 211.300 tấn Tiếp theo là Kiên Giang (185.000 tấn), Ninh Bình (150.400 tấn), Nghệ An (130.600 tấn), Long An (127.000 tấn), Hà Nam (123.400 tấn), Thanh Hoá (120.500 tấn), Quảng Nam (112.000 tấn); Đà Nẵng (30.000 tấn) Tổng sản lượng cả nước năm 2019 đạt 12.229.100 tấn Nhiều địa phương đã xây dựng thương hiệu đặc sản trái dứa như dứa Đồng Giao (Tam Điệp - Ninh Bình), hoặc ở Kiên Giang, Tiền Giang đều có những nhà máy chuyên sản xuất, chế biến các thực phẩm từ trái dứa Bảng 1 Bảng số liệu thống kê diện tích đất trồng cây ăn trái (Đơn vị tính: 1.000 m2) Chuối Xoài Nhã 133 138,6 140,2 140 83,7 86,7 92,7 95 73,3 73,3 75,6 71 10 ... VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN LÀO NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRONG NHẬN BIẾT THỜI KỲ TRÁI DỨA CHÍN TẠI VÙNG TRỒNG DỨA KHU VỰC MIỀN NÚI QUẢNG NAM –. .. phù hợp nhận dạng hình ảnh giải tốn nhận biết thời kỳ trái Dứa chín Nghiên cứu giống dứa phổ biến khu vực Quảng Nam - Đà Nẵng đặc điểm sinh hóa trái dứa thời kỳ chín - Tình hình loại dứa trồng. .. nhận biết trái chín kịp thời, tỷ lệ tổn thất sản lượng thu hoạch lớn Xuất phát từ đặc điểm đề tài ? ?Nghiên cứu ứng dụng mơ hình học sâu nhận biết thời kỳ trái Dứa chín cho vùng trồng dứa khu vực