- Nghiên cứu tổng quan về phương pháp nhận dạng đối tượng dùng các
6 Nguồn cấp cho Raspberry PI2 00.000 7Động cơ giảm tốc gắn bánh xe4180
CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 4.1 Kết luận
4.1. Kết luận
Sau một thời gian nghiên cứu và tìm hiểu và được sự hướng dẫn nhiệt tình của TS.Ngô Trí Dương đề tài : “ứng dụng thị giác máy tính trong thiết kế chế tạo hệ thống phát hiện sâu bệnh trên lá rau cải” của em đã hoàn thành. Qua quá trình nghiên cứu và tìm hiểu em đã biết thêm được về:
▪ Raspberry PI là một máy tính nhúng rất hữu dụng để nghiên cứu phát triển về AI, nông nghiệp 4.0.
▪ Cách chụp ảnh, xử lí ảnh, xây dựng bộ học máy cho robot. ▪ Truyền thông IoT cho nông nghiệp hay các ứng dụng đời sống.
Đề tài của em đã hoàn thành được các yêu cầu ban đầu đề ra: ▪ Chụp được ảnh
▪ Nhận dạng được đối tượng ▪ Đưa ra được kết quả, đưa về PLC ▪ Cơ cấu di chuyển
Từ đề tài này cho thấy việc áp dụng công nghệ vào nông nghiệp không còn là quá xa nữa, mà ngay bây giờ đã và đang thực hiện, nghiên cứu. Trong đồ án này đưa ra một phương pháp tối ưu với một diện tích lớn có thể thay thế rất nhiều nguồn nhân công hay thời gian, sự kịp thời trong canh tác, khi robot có thể hoạt động cả ngày. Ở đồ án này không chỉ còn là phát hiện màu với những dải màu định sẵn như các đề tài trước đây, mà đã thay đổi hoàn toàn với học máy, với bộ dữ liệu rút trích đặc trưng để nhận dạng đối tượng được đa dạng hơn, đối tượng được nhận dạng bởi các đặc điểm đặc trưng.
4.2. Đề nghị
Trong khoảng thời gian thực hiện đề tài có một số nội dung em chưa thể tối ưu do thời gian và kinh phí còn hạn hẹp, có thể được bổ sung:
Xây dựng bộ rút trích đặc trưng lớn hơn với số mẫu nhiều hơn có thể là vài nghìn bức ảnh, để nhận dạng được nhiều loại sâu bệnh hơn.
Có thể nâng cấp bộ phận di chuyển được tối ưu hơn, di chuyển linh hoạt hơn.
Đối với ứng dụng của nhận dạng đối tượng thì có thể phát triển rộng hơn không chỉ là sâu bệnh trên cây, có thể trong chăn nuôi, hay trong đời sống hàng ngày về giám sát an ninh, nhận dạng khuôn mặt, theo dõi đối tượng.