Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24585
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
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.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1vi-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextrestricted-
Bộ sưu tập: Khoa Công nghệ Thông tin - LV Ngành Khoa học Máy tính (Computer Science)
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
4.LV.NgoTruongAn.TT..pdfTóm tắt481.25 kBAdobe PDFHình minh họa
4.LV.NgoTruongAn.TV..pdfToàn văn1.73 MBAdobe PDFHình minh họa
Hiển thị đơn giản biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Google Scholar TM

Kiểm tra...


Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.