học sâu
Nghiên cứu đánh giá các công nghệ nhận diện rác thải nhựa sử dụng máy bay không người lái, học sâu và Internet vạn vật
Bài báo trình bày một tổng quan hệ thống về việc ứng dụng máy bay không người lái, học sâu và Internet vạn vật trong công tác giám sát rác thải nhựa, nhằm giải quyết những hạn chế của các phương pháp khảo sát thủ công truyền thống.
Đánh giá khả năng phân loại lớp phủ bề mặt của thuật toán Machine Learning và Deep Learning trên ảnh PlanetScope - Trường hợp nghiên cứu tại phường Long An, tỉnh Tây Ninh
Khả năng phân loại lớp phủ bề mặt từ ảnh PlanetScope có độ phân giải cao được đánh giá theo hai hướng tiếp cận tiên tiến là thuật toán Random Forest của Machine Learning và U-Net của Deep Learning, được triển khai trên ArcGIS Pro.
Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý hình ảnh để phát hiện các hư hỏng của tấm pin năng lượng mặt trời phục vụ công tác đánh giá chất lượng
Bài báo này đề xuất một quy trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tự động phát hiện các hư hỏng trên bề mặt tấm pin năng lượng mặt trời từ ảnh quang học thu thập bằng UAV.
Đề xuất ứng dụng các phương pháp tiên tiến phát hiện hư hỏng của hệ thống pin năng lượng mặt trời
Các công nghệ tiên tiến đang được nghiên cứu và ứng dụng trên thế giới vào công tác quan trắc, phát hiện hư hỏng trong hệ thống pin năng lượng mặt trời. Các dự án pin năng lượng mặt trời thường có số lượng tấm pin rất lớn. Việc thu thập dữ liệu, tìm kiếm hư hỏng với các phương pháp thủ công truyền thống tốn rất nhiều thời gian và công sức.
Nghiên cứu các phương pháp tiên tiến phát hiện hư hỏng của hệ thống pin năng lượng mặt trời và đề xuất sử dụng tại Việt Nam
Các dự án pin năng lượng mặt trời thường có số lượng tấm pin rất lớn. Việc thu thập dữ liệu, tìm kiếm hư hỏng với các phương pháp thủ công truyền thống tốn rất nhiều thời gian và công sức.
- Dự án Monrei Saigon Thành phố thuỷ liệu đầu tiên tại Việt Nam