ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH HUẤN LUYỆN THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI NHẬN DIỆN CÁC VẬT THỂ CÓ DẠNG HÌNH HỌC CƠ BẢN

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp tích hợp trí tuệ nhân tạo, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), vào hệ thống camera của drone DJI Tello nhằm thực hiện nhận diện các vật thể có dạng hình học cơ bản như hình tròn, hình tam giác, hình chữ nhật và hình ngũ giác đều. Một bộ dữ liệu ảnh đen trắng được xây dựng tự động với các vật thể có kích thước và vị trí đa dạng để tối ưu quá trình huấn luyện mô hình. Mô hình CNN với cấu trúc đơn giản được huấn luyện trên bộ dữ liệu này và đạt độ chính xác gần như tuyệt đối trên cả tập huấn luyện và kiểm thử. Sau đó, mô hình được tích hợp vào camera drone và kiểm tra thực nghiệm cho thấy khả năng nhận diện chính xác trong thời gian thực mà không gặp hiện tượng quá khớp. Kết quả này khẳng định tính hiệu quả và tiềm năng ứng dụng của giải pháp trong các hệ thống drone thông minh.