Please use this identifier to cite or link to this item: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24585
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTS. Huỳnh, Hữu Hưngen_US
dc.contributor.authorNgô, Trường Anen_US
dc.date.accessioned2026-03-18T06:53:34Z-
dc.date.available2026-03-18T06:53:34Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttp://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24585-
dc.description72 tr.en_US
dc.description.abstractSự gia tăng nhanh của phương tiện giao thông đô thị đặt ra yêu cầu về các hệ thống giám sát thông minh có khả năng phát hiện phương tiện chính xác và thời gian thực. Tuy nhiên, môi trường giao thông phức tạp với mật độ cao, đối tượng chồng lấn và kích thước không đồng đều khiến nhiều mô hình phát hiện hiện nay, bao gồm YOLO, chưa đạt hiệu quả tối ưu.en_US
dc.language.isovien_US
dc.publisherTrường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵngen_US
dc.subjectKiến trúc YOLOv8en_US
dc.subjectNhận diện vật thểen_US
dc.subjectMạng kim tự tháp đặc trưng song hướngen_US
dc.titleTích hợp mạng kim tự tháp đặc trưng Song hướng vào kiến trúc Yolo trong nhận diện phương tiện giao thôngen_US
dc.title.alternativeIntegrating a bidirectional feature pyramid network into the Yolo architecture for traffic vehicle recognitionen_US
dc.typeLuận vănen_US
dc.identifier.idMã số: 8480101-
item.fulltextCó toàn văn-
item.openairetypeLuận văn-
item.grantfulltextrestricted-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1vi-
Appears in Collections:Khoa Công nghệ Thông tin - LV Ngành Khoa học Máy tính (Computer Science)
Files in This Item:
File Description SizeFormat Existing users please Login
4.LV.NgoTruongAn.TT..pdfTóm tắt481.25 kBAdobe PDFThumbnail
4.LV.NgoTruongAn.TV..pdfToàn văn1.73 MBAdobe PDFThumbnail
Show simple item record

CORE Recommender

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.