(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

62 15 0
(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRƯƠNG MINH ĐỨC NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO THIẾT BỊ NHẬN DIỆN ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG THƯ VIỆN XỬ LÝ ẢNH TENSORFLOW LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI-2021 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRƯƠNG MINH ĐỨC NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO THIẾT BỊ NHẬN DIỆN ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG THƯ VIỆN XỬ LÝ ẢNH TENSORFLOW CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 8.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS ĐẶNG HOÀI BẮC HÀ NỘI-2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan: Luận văn tốt nghiệp với đề tài “Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh Tensorflow” cơng trình nghiên cứu cá nhân tôi, số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tơi xin chịu trách nhiệm cơng trình nghiên cứu riêng ! Tác giả luận văn ii LỜI CẢM ƠN Lời cảm ơn em xin gửi đến PGS.TS Đặng Hoài Bắc người hướng dẫn em nhiều từ sinh viên đại học học viện trường nhiều năm học quay trở lại học tập môn học tiến hành xây dựng bước đầu hoàn thành luận văn “Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh Tensorflow” Lời cảm ơn em xin gửi đến Thầy, Cô giáo Khoa quốc tế đào tạo sau đại học, em Thầy Cô giáo học viên dạy em để lại em tình cảm nồng thắm sâu sắc Các Thầy Cơ ln nhiệt tình tâm huyết với giảng, tận tâm động lực để em học tập nghiên cứu nhiều Thời gian thực luận văn khoảng thời gian phải dãn cách, việc học tập tiến hành thử nghiệm gặp khó khăn định, bên cạnh ln có bạn học viên giúp đỡ, lời động viên bạn bè giúp em hoàn thành tốt luận văn Trong lúc hoàn thành có điểm chưa thơng suốt, mong nhận đóng góp Thầy Cơ bạn học viên quan tâm Xin chân thành cảm ơn! iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY VÀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan học máy 1.1.1 1.2 Sự hình thành phát triển học máy Các mơ hình học máy học sâu 1.2.1 Mơ hình học có giám sát 1.2.2 Mơ hình học khơng giám sát 1.2.3 Mơ hình học bám giám sát 10 1.3 Thuật toán phổ biến học máy 11 1.4 Thư viện TensorFlow 15 1.4.1 Tổng quan thư viện TensorFlow 15 1.4.2 Đặc điểm TensorFlow 17 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DIỆN ĐỐI TƯỢNG BẰNG CƠNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH 19 2.1 Bài toán xử lý ảnh học máy 19 2.1.1 Mạng Neural truyền thống 20 2.1.2 Mạng neural tích chập (CNN – Convolution Neural Network) 22 2.2 Máy tính nhúng xử lý ảnh 25 2.2.1 Một số máy tính nhúng 25 2.2.2 Cài đặt thư viện TensorFlow Raspberry Pi 28 2.3 Mơ hình hệ thống thiết bị nhận diện đối tượng 29 2.3.1 Thuật toán Gradient Descent 29 2.3.2 Gradient Descent ngôn ngữ Python 30 2.3.3 Biến thể Gradient Descent 32 2.4 Kết luận 34 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ CHẾ TẠO THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG 35 3.1 Thiết kế hệ thống 35 3.1.1 3.2 3.2.1 Lựa chọn thiết bị 35 Thiết lập phần mềm hệ thống 39 Thiết lập Python 39 iv Thiết lập TensorFlow 40 3.2.2 3.3 Lập trình đánh giá hệ thống 43 3.3.1 Lập trình hệ thống 43 3.3.2 Đánh giá hệ thống 46 3.4 Kết luận 47 KẾT LUẬN 48 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC 50 v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ML Machine Learning Học máy IoT Internet of Thing Vạn vật kết nối CNN Convolution Neural Network Mạng Neural tích chập MNIST Modified National Institute of Tập liệu chữ viết tay tiêu Standards and Technology chuẩn SVM Support Vector Machine Máy hỗ trợ vector CPU Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm GPU Graphics Processing Unit Bộ xử lý đồ họa CUDA Compute Unified Device Kiến trúc thiết bị tính tốn hợp Architecture M2M Machine to Machine Máy tới máy MLP Multilayer Perceptron Mạng nhiều lớp lan truyền thẳng ReLU Rectified Linear Unit Điều chế biên độ xung PCM Pulse Code Modulation Đơn vị hiệu chỉnh tuyến tính GD Gradient Descent SNR Signal to noise ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu OpenCV OpenSource Computer Vision Thị giác máy tính mã nguồn mở WAN Wide High Frequency Mạng diện rộng vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Một số mốc quan trọng học máy Bảng 2.1: So sánh ba loại máy tính nhúng phổ biến 27 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Mơ hình phép thử Turning Hình 1.2: Xe tự lái Tesla model X Hình 1.3: Mơ tả luồng hoạt động học có giám sát Hình 1.4: Đồ thị hồi quy tuyến tính Hình 1.5: Mơ hình thuật tốn học bán giám sát 10 Hình 1.6: Điểm hội tụ phương pháp Gradient Descent 13 Hình 1.7: So sánh tốc độ thuật tốn tiêu tốn nhớ 15 Hình 1.8: Khả nhận diện số qua ảnh nhiễu dùng TensorFlow 17 Hình 2.1: Chạy thử xe tự lái hệ thứ tư VinFast 19 Hình 2.2: Kiến trúc mạng Neural 20 Hình 2.3: Dữ liệu tốn phân loại 21 Hình 2.4: Bài tốn phân loại hai giá trị dùng mạng tích chập 22 Hình 2.5: Kiến trúc CNN 23 Hình 2.6: Kết sau nhân tích chập 23 Hình 2.7: Kết sau tiến hành hợp 24 Hình 2.8: Trình cài đặt gói TensorFlow trang chủ 28 Hình 2.10: tập liệu tạo ngẫu nhiên 31 Hình 2.11: Ví dụ Gradient Desent biến thể momentum 33 Hình 3.1: mơ hình hệ thống nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện TensorFlow 35 Hình 3.2: Camera xử lý ảnh 36 Hình 3.3: Một số định dạng cảm biến ảnh phổ biến 37 Hình 3.4: Camera sử dụng cho đề tài với độ phân giải HD720P 37 Hình 3.7: Cài đặt thành công Python 40 Hình 3.8: Phát đối tượng đường ứng dụng OpenCV 43 Hình 3.9: Phát đặc trưng đối tượng 46 Hình 3.10: Đồ thị trình huấn luyện 47 MỞ ĐẦU Thuật ngữ cách mạng cơng nghiệp lần thứ tư thức đặt móng hội chợ cơng nghệ Hannover thuộc Cộng hịa Liên bang Đức vào năm 2011, trải qua thập kỉ, khái niệm cách mạng công nghiệp lần thứ tư hay ngắn gọn cách mạng 4.0 không vấn đề giới nghiên cứu đại phận người dân Cách mạng công nghiệp diễn mạnh mẽ khắp nơi giới, đặc biệt khu vực Châu Á Thái Bình Dương, Việt Nam quốc gia chịu ảnh hưởng trực tiếp Đặc trưng cách mạng công nghiệp trước ứng dụng kỹ thuật khác vào sản xuất Cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ dùng máy nước để khí hóa sản xuất Cách mạng lần thứ hai sử dụng điện phục vụ cho sản xuất hàng loạt Cách mạng lần thứ ba sử dụng điện tử công nghệ thông tin để tự động hóa sản xuất Và Cách mạng Cơng nghiệp lần thứ tư dựa tảng Cách mạng lần thứ ba kèm với cách mạng số khởi nguồn từ kỷ trước để làm móng, đặc trưng cách mạng lần ranh giới yếu tố vật chất, kĩ thuật số, sinh học bị xóa mờ Sự cải tiến công nghệ đến mức tinh gọn đồng thời phát triển công nghệ làm thay đổi chất lượng lực lượng lao động toàn giới, cơng nghệ như: AI- trí tuệ nhân tạo, công nghệ robot, BigData-dữ liệu lớn, công nghệ Nano, công nghệ sinh học in 3D, phương tiện tự điều khiển thiết bị IoT diện mạo của cách mạng công nghiệp 4.0 Đặc biệt, mạng vạn vật kết nối-IoT có lớn mạnh hết, theo báo cáo McKinsey, Công ty hàng đầu giới lĩnh vực tư vấn quản lý chiến lược kinh doanh, tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng IoT tăng từ 13% lên 25% [7], giai đoạn từ năm 2014-2019 Các ứng dụng công nghệ IoT đa dạng, bao gồm công nghiệp, nông nghiệp, bán lẻ dịch vụ y tế Nghiên cứu ngành dịch vụ cơng cộng, ví dụ đồng hồ đo thơng minh, phân khúc lắp đặt sử dụng cao nhất, chiếm 1/4 tổng số thiết bị đầu cuối Báo cáo nhấn mạnh, số lượng thiết bị IoT toàn giới tăng vọt Ước tính có 75 tỷ thiết bị IoT lắp đặt vào năm 2025 [8], gấp lần so với năm 2015 Sự tăng trưởng tạo hội cho doanh nghiệp lớn nhỏ để xây dựng sản phẩm IoT Ở nước ta, việc nghiên cứu công nghệ liên quan cách mạng công nghiệp 4.0 đặt biệt trọng, nhiều tập đoàn lớn Viettel, FPT, BKAV… nhiều viện nghiên cứu nước tập trung đầu tư nguồn lực ... nghiên cứu làm chủ công nghệ chế tạo thiết bị IoT có khả xử lý ảnh cấp thiết cần xúc tiến Vì lý học viên xin chọn đề tài luận văn tốt nghiệp "Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng. .. đầu hoàn thành luận văn ? ?Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh Tensorflow? ?? Lời cảm ơn em xin gửi đến Thầy, Cô giáo Khoa quốc tế đào tạo sau đại học, em Thầy...HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRƯƠNG MINH ĐỨC NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO THIẾT BỊ NHẬN DIỆN ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG THƯ VIỆN XỬ LÝ ẢNH TENSORFLOW CHUYÊN NGÀNH

Ngày đăng: 26/04/2022, 09:48

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1: Mô hình phép thử Turning - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 1.1.

Mô hình phép thử Turning Xem tại trang 13 của tài liệu.
Hình 1.2: Xe tự lái Tesla model X - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 1.2.

Xe tự lái Tesla model X Xem tại trang 14 của tài liệu.
2019 Ứng dụng làm giả hình ảnh và video deepfake sử dụng trí tuệ nhân  tạo  bị  Mỹ  xếp  vào  một  trong  năm  ứng  dụng  gây  mất  an  ninh toàn cầu - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

2019.

Ứng dụng làm giả hình ảnh và video deepfake sử dụng trí tuệ nhân tạo bị Mỹ xếp vào một trong năm ứng dụng gây mất an ninh toàn cầu Xem tại trang 15 của tài liệu.
Bảng 2.1: So sánh ba loại máy tính nhúng phổ biến - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Bảng 2.1.

So sánh ba loại máy tính nhúng phổ biến Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 2.8: Trình cài đặt gói TensorFlow trên trang chủ - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 2.8.

Trình cài đặt gói TensorFlow trên trang chủ Xem tại trang 37 của tài liệu.
2.3 Mô hình hệ thống của thiết bị nhận diện đối tượng - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

2.3.

Mô hình hệ thống của thiết bị nhận diện đối tượng Xem tại trang 38 của tài liệu.
Hình 2.10: tập dữ liệu sau khi tạo ngẫu nhiên - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 2.10.

tập dữ liệu sau khi tạo ngẫu nhiên Xem tại trang 40 của tài liệu.
Gradient Descent. Nhìn vào hình ta thấy, viên bi luôn kết thúc ở điểm đáy của mặt cong này dù cho có di chuyển qua lại giữa hai điểm A và B như thế nào đi nữa - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

radient.

Descent. Nhìn vào hình ta thấy, viên bi luôn kết thúc ở điểm đáy của mặt cong này dù cho có di chuyển qua lại giữa hai điểm A và B như thế nào đi nữa Xem tại trang 42 của tài liệu.
Mô hình thiết kế hệ thống và triển khai thực hiện thiết kế các thành phần của hệ thống  với  các  công  việc  chính:  Xây  dựng  mô  hình  thiết  kế,  thiết  kế  phần  cứng,  lập  trình phần  mềm hệ thống với cơ sở của  mạng CNN đã trình bày ở các chương  - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

h.

ình thiết kế hệ thống và triển khai thực hiện thiết kế các thành phần của hệ thống với các công việc chính: Xây dựng mô hình thiết kế, thiết kế phần cứng, lập trình phần mềm hệ thống với cơ sở của mạng CNN đã trình bày ở các chương Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 3.2: Camera trong xử lý ảnh - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.2.

Camera trong xử lý ảnh Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 3.4: Camera sử dụng cho đề tài với độ phân giải HD720P - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.4.

Camera sử dụng cho đề tài với độ phân giải HD720P Xem tại trang 46 của tài liệu.
Hình 3.3: Một số định dạng cảm biến ảnh phổ biến - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.3.

Một số định dạng cảm biến ảnh phổ biến Xem tại trang 46 của tài liệu.
 Hỗ trợ 2 cổng ra màn hình chuẩn Micro HDMI với độ phân giải lên tới 4K - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

tr.

ợ 2 cổng ra màn hình chuẩn Micro HDMI với độ phân giải lên tới 4K Xem tại trang 47 của tài liệu.
Học viên sử dụng màn hình độ phân giải 1024 × 600, kết nối HDMI, tấm nền IPS siêu sáng, tiêu thụ điện năng thấp - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

c.

viên sử dụng màn hình độ phân giải 1024 × 600, kết nối HDMI, tấm nền IPS siêu sáng, tiêu thụ điện năng thấp Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 3.8: Phát hiện đối tượng trên đường ứng dụng OpenCV - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.8.

Phát hiện đối tượng trên đường ứng dụng OpenCV Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 3.9: Phát hiện đặc trưng của đối tượng - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.9.

Phát hiện đặc trưng của đối tượng Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 3.10: Đồ thị của quá trình huấn luyện - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu chế tạo thiết bị nhận diện đối tượng ứng dụng thư viện xử lý ảnh TENSORFLOW

Hình 3.10.

Đồ thị của quá trình huấn luyện Xem tại trang 56 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan