Nghiên cứu phát triển phương pháp mô hình hóa toán học để giải quyết các vấn đề về phân lớp đối tượng dựa trên kỹ thuật thị giác máy tính và phương pháp học sâu, ứng dụng trong bài toán phân loại các khuyết tật mặt đường.
– Nội dung: Nghiên cứu kỹ thuật ML và phương pháp DL, thử nghiệm mô hình CNNs để giải quyết các vấn đề về phân lớp đối tượng, ứng dụng xây dựng mô hình phân lớp các khuyết tật mặt đường.
– Tính mới: Sử dụng mô hình CNNs, tận dụng tính năng trích chọn đặc trưng của lớp tích chập và bộ phân lớp được huấn luyện đồng thời. Ý tưởng học cùng lúc đặc trưng và bộ phân lớp có thể hỗ trợ với nhau trong quá trình huấn luyện và quá trình phân lớp tìm ra các tham số phù hợp với các véctơ đặc trưng tìm được từ lớp tích chập và ngược lại lớp tích chập điều chỉnh các tham số của lớp tích chập để cho các véctơ đặc trưng thu được là tuyến tính phù hợp với bộ phân lớp của lớp cuối cùng.
– Thời gian ứng dụng thực tiễn: 2022
– Hiệu quả: Đạt
– Phạm vị ảnh hưởng: Lĩnh vực giao thông vận tải
– Minh chứng: Đã nộp xuống phòng QLKH