1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM

69 17 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 69
Dung lượng 9,79 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN NGUYỄN NGỌC HOÀNG VIỆT ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ KHẢO SÁT MẬT ĐỘ XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ TAM KỲ, TỈNH QUẢNG NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG Đà Nẵng, Năm 2020 LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Hoàng Nhật Đức, thầy đã hướng dẫn, chỉ dạy tận tình để em hoàn thành luận văn này Em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo khoa Sau đại học Trường Đại học Duy Tân đã truyền thụ.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN ********************** NGUYỄN NGỌC HỒNG VIỆT ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ KHẢO SÁT MẬT ĐỘ XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ TAM KỲ, TỈNH QUẢNG NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG Đà Nẵng, Năm 2020 LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới TS Hồng Nhật Đức, thầy hướng dẫn, dạy tận tình để em hoàn thành luận văn Em xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo khoa Sau đại học - Trường Đại học Duy Tân truyền thụ kiến thức cho em suốt trình học tập vừa qua Tôi xin cảm ơn quan, bạn bè đồng nghiệp, gia đình người thân chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập luận văn Đà Nẵng, ngày tháng năm 2021 Tác giả Nguyễn Ngọc Hoàng Việt LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học TS Hoàng Nhật Đức Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa cơng bố hình thức trước Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Ngồi ra, luận văn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả khác, quan tổ chức khác có trích dẫn thích nguồn gốc Nếu phát có gian lận tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Đà Nẵng, ngày tháng năm 2021 Tác giả Nguyễn Ngọc Hoàng Việt MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu .2 Bố cục luận văn .2 CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 CÔNG TÁC QUẢN LÝ ĐÔ THỊ HIỆN NAY 1.2 MẬT ĐỘ XÂY DỰNG 1.2.1 Cách tính mật độ xây dựng 1.2.2 Các quy định mật độ xây dựng 1.2.3 Các quy định mật độ áp dụng riêng với nhà phố .13 CHƯƠNG MẠNG NƠ RON THẦN KINH NHÂN TẠO VÀ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH 19 2.1 GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠ RON THẦN KINH NHÂN TẠO 19 2.1.1 Mạng nơron nhân tạo gì? 19 2.1.2 Lịch sử phát triển mạng nơron .19 2.1.3 So sánh mạng nơron với máy tính truyền thống 21 2.1.4 Nơron sinh học nơron nhân tạo .22 2.2 HUẤN LUYỆN VÀ XÂY DỰNG MẠNG NƠRON 30 2.2.1 Các phương pháp học 30 2.2.2 Học có giám sát mạng nơron 32 2.2.3 Thuật toán lan truyền ngược 33 2.2.4 Các vấn đề xây dựng mạng MLP .34 2.3 CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH 40 2.3.1 Cân Histogram Chỉ số bình thường thực vật kỹ thuật số (NDVI) 40 2.3.2 Đo lường thống kê dải hình ảnh 41 2.3.3 Đường viền nhị phân (BCG) để phân biệt kết cấu .42 2.4 SỬ DỤNG PHẦN MỀM MẠNG NƠ-RON THẦN KINH NHÂN TẠO CHO PHÂN LOẠI DỮ LIỆU TRONG NGÀNH XÂY DỰNG ĐƯỢC PHÁT TRIỂN TRÊN NỀN TẢNG NET 43 2.4.1 Giới thiệu .43 2.4.2 Ứng dụng chương trình phần mềm 45 CHƯƠNG ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH ĐỂ KHẢO SÁT MẬT ĐỘ XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ TAM KỲ, TỈNH QUẢNG NAM 50 3.1 TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU 50 3.2 MƠ HÌNH MẠNG NƠ-RON THẦN KINH NHÂN TẠO ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ NHẬN DẠNG BỀ MẶT XÂY DỰNG TỰ ĐỘNG 51 3.2.1 Lấy mẫu liệu hình ảnh 52 3.2.2 Tính tốn kết cấu hình ảnh 53 3.2.3 Đào tạo dự đốn mơ hình mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo 53 3.3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .54 KẾT LUẬN 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (BẢN SAO) DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu Tên bảng bảng Trang 1.1 Quy định số tầng 1.2 Quy định chiều cao lộ giới Mật độ xây dựng tối đa ô đất xây dựng nhà 1.3 liên kế, nhà riêng lẻ biệt thự, nhà vườn, nhà 10 cấp 4, nhà phố 1.4 Mật độ xây dựng tối đa nhóm nhà chung cư 10 1.5 Khoảng lùi quy định cơng trình 11 Mật độ xây dựng tối đa nhóm nhà dịch vụ 1.6 đô thị nhà sử dụng hỗn hợp theo diện tích lơ đất 12 chiều cao 1.7 Tỷ lệ đất trồng xanh khu đô thị 13 2.1 Một số hàm truyền thông dụng 25 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Số hiệu Tên hình hình Trang 2.1 Cấu trúc nơron sinh học điển hình [2] 23 2.2 Nơron nhân tạo [2] 24 2.3 Mạng tự kết hợp [2] 26 2.4 Mạng kết hợp khác kiểu [2] 27 2.5 Mạng truyền thẳng [2] 27 2.6 Mạng phản hồi [2] 28 2.7 Perceptron [2] 28 2.8 Mạng MLP tổng quát [2] 29 2.9 Mối liên hệ sai số kích thước mẫu 35 2.10 Giao diện phần mềm 46 2.11 Tách liệu 47 2.12 Kết đào tạo kiểm tra: 47 2.13 Hiệu suất dự đoán ứng dụng 48 2.14 Hiệu suất dự đoán ứng dụng thứ hai 49 3.1 Bản đồ trạng thành phố Tam Kỳ 50 3.2 3.3 3.4 3.5 Mơ hình mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo đề xuất để phát bề mặt xây dựng Trình diễn mẫu hình ảnh thu thập được: (a) Lớp phổ biến (b) Lớp xây dựng Trình diễn kết phân loại mơ hình với đồ tỷ lệ nhỏ Kết phân tích cho thành phố Tam Kỳ 51 53 55 57 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Thế kỷ XXI xem kỷ đô thị Theo Liên Hợp Quốc, nửa dân số giới tập trung sống làm việc đô thị Theo dự báo đến năm 2050 có khoảng 70% dân số tập trung thành phố Mật độ dân số cao thành phố gây sức ép ngày lớn cho quan quản lý nhà nước vấn đề: ô nhiễm môi trường; thiếu hụt nước sạch, tài nguyên đất đai; tải hạ tầng giao thông; thiếu hụt lượng… Mặc dù số lượng đô thị tăng nhanh đa số đối mặt với thách thức, như: chất lượng đô thị chưa bảo đảm, hạ tầng kỹ thuật chưa theo kịp tốc độ phát triển dẫn đến vấn đề cần phải giải như: kẹt xe, thiếu nước sinh hoạt, ngập úng, ô nhiễm môi trường Các quan quản lý nhà nước hướng đến việc xây dựng đô thị thông minh giải pháp quan trọng để giải vấn đề Nhiều thành phố giới triển khai xây dựng mơ hình thành phố thơng minh cho riêng Việc phát triển thành phố thông minh, gắn với bảo vệ môi trường trở thành xu phát triển thời đại, tỉnh, thành nước hướng đến Tại Quảng Nam, việc phát triển đô thị, đô thị thông minh theo hướng bền vững quan tâm từ sớm thông qua Nghị Hội nghị Tỉnh ủy, Chỉ thị Ban thường vụ Tỉnh ủy Tam Kỳ đô thị loại với vai trị thành phố tỉnh lỵ, trung tâm trị, hành chính, kinh tế, văn hóa, giáo dục, y tế khoa học kỹ thuật tỉnh Quảng Nam Những năm qua, Tam Kỳ không ngừng nỗ lực, phát huy tiềm lợi để phát triển thị theo hướng “tăng trưởng xanh”, vừa trọng phát triển đô thị vừa trọng bảo tồn không gian sinh thái để hướng đến phát triển bền vững Muốn đạt mục tiêu đó, việc ứng dụng công nghệ thông tin khảo sát, giám sát trật tự xây dựng thị nói chung, mật độ xây dựng nói riêng nhu cầu thiết yếu phù hợp với xu hướng phát triển chung nước Ở luận văn tơi xin trình bày phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo cơng nghệ xử lý ảnh để khảo sát mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam để góp phần nâng cao chất lượng cơng tác quản lý trật tự xây dựng kiến trúc đô thị Tam Kỳ nói riêng tỉnh Quảng Nam nói chung Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu khảo sát, đánh giá mật độ xây dựng thành Phố Tam Kỳ, giúp cho nhà quản lý có giải pháp quản lý đô thị tốt hơn, đồng thời làm sỏ để quy hoạch, phát triển đô thị cách bền vững Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Ở luận văn tập trung thu thập nghiên cứu liệu mật độ xây dựng phạm vi tồn diện tích tự nhiên thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết: Tìm hiểu qua tài liệu (sách chuyên ngành, báo khoa học ) nội dung trí tuệ nhân tạo, công nghệ xử lý ảnh ứng dụng công tác quản lý xây dựng - Nghiên cứu thực nghiệm: Thông qua khảo sát thực tế mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, đánh dấu, chụp ảnh Tiếp tục sử dụng phần mềm để xử lý, đánh giá nhằm đưa phương án quản lý kịp thời kịp thời Bố cục luận văn Luận văn tốt nghiệp bao gồm phần mở đầu, phần nội dung phần kết luận Phần mở đầu trình bày lý chọn đề tài, mục đích mục tiêu nghiên cứu đề tài, nội dung nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu đóng góp đề tài Phần nội dung gồm; Chương 1: Tổng quan lý thuyết Chương 2: Mạng nơ-ron nhân tạo công nghệ xử lý ảnh Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo công nghệ xử lý ảnh để khảo sát mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam Kết luận: Tổng kết kết đạt luận văn hướng phát triển nghiên cứu ... quan lý thuyết Chương 2: Mạng nơ-ron nhân tạo công nghệ xử lý ảnh Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cơng nghệ xử lý ảnh để khảo sát mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam Kết luận: ... nước Ở luận văn tơi xin trình bày phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo công nghệ xử lý ảnh để khảo sát mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam để góp phần nâng cao chất lượng công tác... Chính lý đó, tơi đề xuất giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo công nghệ xử lý ảnh để khảo sát mật độ xây dựng thành phố Tam Kỳ, tỉnh Quảng Nam để góp phần nâng cao chất lượng cơng tác quản lý trật

Ngày đăng: 19/04/2022, 16:27

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[9] N.-D. Hoang and Q.-L. Nguyen, "Fast Local Laplacian-Based Steerable and Sobel Filters Integrated with Adaptive Boosting Classification Tree for Automatic Recognition of Asphalt Pavement Cracks," Advances in Civil Engineering, vol. 2018, p. 17, 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fast Local Laplacian-Based Steerable andSobel Filters Integrated with Adaptive Boosting Classification Tree forAutomatic Recognition of Asphalt Pavement Cracks
[10] E. T. Fonseca, P. C. G. d. S. Vellasco, M. M. B. R. Vellasco, and S. A. L. de Andrade, "A neuro-fuzzy evaluation of steel beams patch load behaviour,"Advances in Engineering Software, vol. 39, pp. 558-572, 2008/07/01/ 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A neuro-fuzzy evaluation of steel beams patch load behaviour
[11] V. K. Ojha, A. Abraham, and V. Snášel, "Metaheuristic design of feedforward neural networks: A review of two decades of research," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 60, pp. 97-116, 2017/04/01/ 2017 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Metaheuristic design of feedforwardneural networks: A review of two decades of research
[12] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) Springer (April 6, 2011), ISBN-10: 0387310738, 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Pattern Recognition and Machine Learning (Information"Science and Statistics)
[13] R. S. Sexton and J. N. D. Gupta, "Comparative evaluation of genetic algorithm and backpropagation for training neural networks," Information Sciences, vol.129, pp. 45-59, 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Comparative evaluation of genetic algorithmand backpropagation for training neural networks
[14] T.-H. Tran and N.-D. Hoang, "Predicting Colonization Growth of Algae on Mortar Surface with Artificial Neural Network," J. Comput. Civ. Eng., vol. 30, p. 04016030, 2016 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Predicting Colonization Growth of Algae onMortar Surface with Artificial Neural Network
[15] G. Montavon, G. Orr, and K.-R. Müller, Neural Networks: Tricks of the Trade: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Neural Networks: Tricks of the"Trade
[16] N.-D. Hoang and D. Tien Bui, "Chapter 18 - Slope Stability Evaluation Using Radial Basis Function Neural Network, Least Squares Support Vector Machines, and Extreme Learning Machine," in Handbook of Neural Computation, ed: Academic Press, 2017, pp. 333-344 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Chapter 18 - Slope Stability Evaluation UsingRadial Basis Function Neural Network, Least Squares Support VectorMachines, and Extreme Learning Machine
[18] M. H. Beale, M. T. Hagan, and H. B. Demuth, "Neural Network Toolbox User’s Guide," The MathWorks, Inc, 2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Neural Network ToolboxUser’s Guide
[19] M. H. Beale, M. T. Hagan, and H. B. Demuth, Neural network toolbox user’s guide, https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf (Last accessed 04/28/2018): The MathWorks, Inc, 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Neural network toolbox user’s"guide, https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf (Last"accessed 04/28/2018)
[20] Y. A. LeCun, L. Bottou, G. B. Orr, and K.-R. Müller, "Efficient BackProp," in Lecture Notes in Computer Science vol. 7700 2012 (Neural Networks Tricks of the Trade), G. B. O. Grégoire Montavon, Klaus-Robert Müller, Ed., ed Berlin, Germany: Springer Berlin Heidelberg, 2002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Efficient BackProp
[21] P. Kim, MatLab Deep Learning with Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence: Apress, 2017 Sách, tạp chí
Tiêu đề: MatLab Deep Learning with Machine Learning, Neural Networks and"Artificial Intelligence
[22] N.-D. Hoang and D. Tien Bui, "GIS-Based Landslide Spatial Modeling Using Batch-Training Back-propagation Artificial Neural Network: A Study of Model Parameters," Cham, 2018, pp. 239-254 Sách, tạp chí
Tiêu đề: GIS-Based Landslide Spatial Modeling UsingBatch-Training Back-propagation Artificial Neural Network: A Study ofModel Parameters
[23] D. Tien Bui, H. V. Le, and N.-D. Hoang, "GIS-based spatial prediction of tropical forest fire danger using a new hybrid machine learning method,"Ecological Informatics, vol. 48, pp. 104-116, 2018/11/01/ 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: GIS-based spatial prediction oftropical forest fire danger using a new hybrid machine learning method
[24] K.-W. Liao, J.-C. Fan, and C.-L. Huang, "An artificial neural network for groutability prediction of permeation grouting with microfine cement grouts,"Computers and Geotechnics, vol. 38, pp. 978-986, 2011/12/01/ 2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An artificial neural network forgroutability prediction of permeation grouting with microfine cement grouts
[25] M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, Analysis, and Machine Vision: Cengage Learning, Printed in the United States of America, ISBN-10:1-133-59360-7, 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image processing, Analysis, and Machine"Vision
[26] T. Lillesand, R. W. Kiefer, and J. Chipman, Remote Sensing and Image Interpretation: John Wiley & Sons, 2015 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Remote Sensing and Image"Interpretation
[27] J. W. Rouse, R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering, "Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS," In: Conference Sách, tạp chí
Tiêu đề: Monitoringvegetation systems in the Great Plains with ERTS
[28] S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition. Printed in the United States of America, ISBN 978-1-59749-272-0: Academic Press, 2009 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Pattern Recognition
[29] N.-D. Hoang, "Image processing based automatic recognition of asphalt pavement patch using a metaheuristic optimized machine learning approach,"Advanced Engineering Informatics, vol. 40, pp. 110-120, 2019/04/01/ 2019 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image processing based automatic recognition of asphaltpavement patch using a metaheuristic optimized machine learning approach

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

bảng Tên bảng Trang - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
b ảng Tên bảng Trang (Trang 6)
Tên hình - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
n hình (Trang 7)
Bảng 1.1. Quy định số tầng - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Bảng 1.1. Quy định số tầng (Trang 16)
Bảng 1.4. Mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà chung cư - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Bảng 1.4. Mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà chung cư (Trang 17)
Bảng 1.3. Mật độ xây dựng thuần tối đa của ô đất xây dựng nhà ở liên kế, nhà ở riêng lẻ như biệt thự, nhà vườn, nhà cấp 4, nhà phố - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Bảng 1.3. Mật độ xây dựng thuần tối đa của ô đất xây dựng nhà ở liên kế, nhà ở riêng lẻ như biệt thự, nhà vườn, nhà cấp 4, nhà phố (Trang 17)
Đồng thời đảm bảo khoảng lùi công trình theo quy định (xem bảng 1.5) - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
ng thời đảm bảo khoảng lùi công trình theo quy định (xem bảng 1.5) (Trang 18)
Bảng 1.6. Mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà dịch vụ đô thị và nhà sử dụng hỗn hợp theo diện tích lô đất và chiều cao - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Bảng 1.6. Mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà dịch vụ đô thị và nhà sử dụng hỗn hợp theo diện tích lô đất và chiều cao (Trang 19)
như bảng mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà dịch vụ đô thị và nhà sử dụng hỗn hợp theo diện tích lô đất và chiều cao công trình (xem bảng 1.6). - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
nh ư bảng mật độ xây dựng thuần tối đa của nhóm nhà dịch vụ đô thị và nhà sử dụng hỗn hợp theo diện tích lô đất và chiều cao công trình (xem bảng 1.6) (Trang 19)
1.2.3. Các quy định về mật độ áp dụng riêng với nhà phố. - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
1.2.3. Các quy định về mật độ áp dụng riêng với nhà phố (Trang 20)
Hình 2.1. Cấu trúc của một nơron sinh học điển hình [2] - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.1. Cấu trúc của một nơron sinh học điển hình [2] (Trang 30)
Hình 2.2. Nơron nhân tạo [2] - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.2. Nơron nhân tạo [2] (Trang 31)
mạng nơron được đưa ra trong bảng 1. - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
m ạng nơron được đưa ra trong bảng 1 (Trang 32)
Hình 2.5. Mạng truyền thẳng [2] - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.5. Mạng truyền thẳng [2] (Trang 34)
Hình 2.4. Mạng kết hợp khác kiểu [2]. - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.4. Mạng kết hợp khác kiểu [2] (Trang 34)
Hình 2.6. Mạng phản hồi [2] - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.6. Mạng phản hồi [2] (Trang 35)
Hình 2.7. Perceptron [2] - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.7. Perceptron [2] (Trang 35)
Mô hình mạng nơron được sử dụng rộng rãi nhất là mô hình mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP: Multi Layer Perceptron) - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
h ình mạng nơron được sử dụng rộng rãi nhất là mô hình mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP: Multi Layer Perceptron) (Trang 36)
Hình 2.9. Mối liên hệ giữa sai số và kích thước mẫu - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.9. Mối liên hệ giữa sai số và kích thước mẫu (Trang 42)
Hình 2.10. Giao diện của phần mềm - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.10. Giao diện của phần mềm (Trang 53)
Hình 2.11. Tách dữ liệu - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.11. Tách dữ liệu (Trang 54)
Hình 2.12. Kết quả đào tạo và kiểm tra: - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.12. Kết quả đào tạo và kiểm tra: (Trang 55)
(a) Các thông số của mô hình ANN, (b) Nhãn lớp thực tế và dự đoán - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
a Các thông số của mô hình ANN, (b) Nhãn lớp thực tế và dự đoán (Trang 55)
Hình 2.13. Hiệu suất dự đoán của ứng dụng đầu tiên - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.13. Hiệu suất dự đoán của ứng dụng đầu tiên (Trang 56)
Hình 2.14. Hiệu suất dự đoán của ứng dụng thứ hai (dự đoán khả năng nhận biết) - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 2.14. Hiệu suất dự đoán của ứng dụng thứ hai (dự đoán khả năng nhận biết) (Trang 56)
Hình 3.1. Bản đồ hiện trạng thành phố Tam Kỳ - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 3.1. Bản đồ hiện trạng thành phố Tam Kỳ (Trang 58)
3.2. MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON THẦN KINH NHÂN TẠO ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ NHẬN DẠNG BỀ MẶT XÂY DỰNG TỰ ĐỘNG - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
3.2. MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON THẦN KINH NHÂN TẠO ĐƯỢC ĐỀ XUẤT ĐỂ NHẬN DẠNG BỀ MẶT XÂY DỰNG TỰ ĐỘNG (Trang 59)
(ii) Tính toán kết cấu hình ảnh - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
ii Tính toán kết cấu hình ảnh (Trang 60)
Hình gốc Nhận dạng công trình xây dựng - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình g ốc Nhận dạng công trình xây dựng (Trang 63)
Hình 3.5. Kết quả phân tích cho thành phố Tam Kỳ - LUẬN văn THẠC sĩ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN tạo và CÔNG NGHỆ xử lý ẢNH để KHẢO sát mật độ xây DỰNG tại THÀNH PHỐ TAM kỳ, TỈNH QUẢNG NAM
Hình 3.5. Kết quả phân tích cho thành phố Tam Kỳ (Trang 64)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w