Triển khai hệ thống nhận dạng và đếm số lượng gia súc bằng phương pháp học sâu

Bài viết "Triển khai hệ thống nhận dạng và đếm số lượng gia súc bằng phương pháp học sâu" nghiên cứu đề xuất triển khai hệ thống tự động đếm số lượng đàn gia súc dựa trên các kỹ thuật học sâu. Cấu trúc của mô hình mạng học sâu YOLOv7-tiny (You Only Look Once) được thay đổi và triển khai trên máy tính nhúng Jetson-NanoDev-Kit nhằm xây dựng một hệ thống đếm số lượng gia súc có khả năng đáp ứng thời gian thực với tốc độ 30 FPS và có độ chính xác 98% trong môi trường thử nghiệm. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Triển khai hệ thống nhận dạng và đếm số lượng gia súc bằng phương pháp học sâu Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Triển khai hệ thống nhận dạng và đếm số lượng gia súc bằng phương pháp học sâu Võ Thiện Lĩnh∗ , Nguyễn Thúy Bình∗ , Đào Thanh Toản∗ , Võ Quang Sơn∗ , ∗Trường Đại học Giao thông Vận tải Email: {linhvt_ph, thuybinh_ktdt, daotoan, quangsonktdt}@utc.edu.vn Tóm tắt—Trong những năm gần đây, ở Việt Nam đã xuất Nội dung của bài báo tập trung vào bài toán đếm sốhiện nhiều trang trại chăn nuôi với quy mô lớn lên đến lượng đàn heo trong chuồng cân trước khi được xuấthàng nghìn con. Việc quản lý, giám sát số lượng đàn gia chuồng. Trước đây, việc đếm số lượng gia súc trongsúc là một trong những nhiệm vụ hàng đầu của người chủ chuồng cân được thực hiện một cách thủ công, tuy nhiên,trang trại nhằm đánh giá hiệu quả của việc kinh doanh.Tuy nhiên, công việc giám sát thủ công gây nên sự mệt công việc này rất dễ gây nên sự nhàm chán, mệt mỏi chomỏi và nhàm chán cho nhân công mà độ chính xác không người lao động nhưng độ chính xác lại không cao docao. Do đó, việc xây dựng một hệ thống tự động nhằm đàn gia súc liên tục di chuyển. Với những tiến bộ vượtgiám sát và quản lý số lượng gia súc là một vấn đề mang bậc trong lĩnh vực thị giác máy tính và các mô hìnhtính cấp thiết. Trong bài báo này, nhóm nghiên cứu đề mạng học sâu, xây dựng một hệ thống tự động đếm sốxuất triển khai hệ thống tự động đếm số lượng đàn gia lượng gia súc dựa trên những hình ảnh thu thập được làsúc dựa trên các kỹ thuật học sâu. Cấu trúc của mô hìnhmạng học sâu YOLOv7-tiny (You Only Look Once) được một hướng tiếp cận có tính khả thi cao. Mặc dù hướngthay đổi và triển khai trên máy tính nhúng Jetson-Nano- tiếp cận này đã đạt được một số kết quả đáng ghi nhậnDev-Kit nhằm xây dựng một hệ thống đếm số lượng gia nhưng cũng gặp phải nhiều thách thức do chất lượngsúc có khả năng đáp ứng thời gian thực với tốc độ 30 FPS hình ảnh thu nhận được, bao gồm: cường độ sáng thayvà có độ chính xác 98% trong môi trường thử nghiệm. Hệ đổi, sự chồng lấn, sự dịch chuyển liên tục của đàn giathống giúp kiểm soát được số lượng gia súc một cách tức súc, độ phức tạp của nền,... Để giải quyết những khóthời, tăng hiệu suất quản lý, giảm chi phí nhân lực, đảmbảo chất lượng gia súc đầu ra đồng đều. khăn, thách thức kể trên một số nghiên cứu trước đây Từ khóa—Nhận dạng gia súc, Jetson Nano Dev Kit, dựa trên các phương pháp học máy, ví dụ như giải thuậtYOLOv7, hệ thống nhận dạng thời gian thực. phân cụm K-means [1], SVM (Support Vector Machine) [2] hay dựa trên công suất phổ [3]. Những phương pháp I. GIỚI THIỆU này có độ chính xác chưa cao và độ phức tạp tính toán Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của cuộc lớn. Với sự hỗ trợ của các kỹ thuật học sâu, một số môcách mạng công nghiệp 4.0, các kỹ thuật tiên tiến đã hình gần đây đã đạt được độ chính xác cao trong bài toánvà đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. nhận dạng và đếm gia súc [4]–[7]. Tuy nhiên, đa phầnTrong đó, không thể không kể đến những tiến bộ vượt các phương pháp này mới chỉ quan tâm đến độ chínhbậc trong nông nghiệp, trồng trọt cũng như chăn nuôi. xác mà chưa đề cập đến việc sử dụng hiệu quả phầnHọc sâu và trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng với nhiều cứng, tiết kiệm chi phí bộ nhớ nhằm nâng cao tốc độbài toán khác nhau trong lĩnh vực nông nghiệp, ví dụ xử lý trong những ứng dụng thực tế. Trong bài báo này,như: nhận dạng và phân loại cây trồng, nhận dạng quả nhóm nghiên cứu đề xuất triển khai hệ thống đếm heochín nhằm phục vụ thu hoạch, đếm số lượng của đàn gia tự động dựa trên những cải tiến trong mô hình mạng họcsúc trong trang trại. Trong những năm gần đây, ở Việt sâu YOLOv7-tiny. Hệ thống đếm heo tự động được thựcNam đã xuất hiện nhiều trang trại với quy mô lớn lên hiện trong điều kiện giám sát số lượng và cân nặng củađến hàng nghìn con. Việc quản lý số lượng cũng như heo khi xuất chuồng. Một trong những khó khăn tronggiám sát sức khỏe của đàn gia súc là một bài toán lớn điều kiện xuất chuồng đó là khoảng 3-5 con heo đượcđối với người chủ trang trại. Trên cơ sở những thông tin nhốt vào lồng cân có diện tích hẹp, hiện tượng chồng lấnvề số lượng cũng như sự tăng trưởng, tình trạng sức khỏe gây nên nhầm lẫn trong quá trình đếm. Hệ thống đượccủa đàn gia súc mà người quản lý trang trại có những triển khai trên máy tính nhúng Jetson-nano, có khả nănggiải pháp phù hợp và kịp thời nhằm đảm bảo hiệu quả đáp ứng thời gian thực với tốc độ 30FPS và độ chínhtrong công việc kinh doanh. xác 98% trong môi trường thử nghiệm.ISBN 978-604-80-8932-0 101 Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Nội dung của các phần còn lại trong bài báo được đặc biệt trong trường hợp có sự che khuất lớn và cườngtrình bày như sau. Phần II đề cập tới một số nghiên cứu độ ánh sáng yếu. Tuy nhiên, Mask R-CNN là mô hìnhliên quan đến bài toán đếm số lượng gia súc hay vật không được tối ưu hóa cho các GPU biên hay các máynuôi. Hệ thống đếm tự động số lượng gia súc dựa trên tính nhúng, nghĩa là mô hình này không được tối ưu hóamô hình học sâu được trình bày trong phần III. Phần IV và khá nặng để chạy mô hình trên các thiết bị điện toánđưa ra các thử nghiệm ...