Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/332
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.advisorNinh, Khánh Duy, TS
dc.contributor.authorVương, Nhật Quang
dc.date.accessioned2024-11-05T08:28:22Z-
dc.date.available2024-11-05T08:28:22Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/332-
dc.descriptionLV. Mã số: 6011221; 101 trvi
dc.description.abstractNgày nay, các nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ rất nhiều cho cuộc sống của con người trong việc khắc phục và phòng chống hậu quả của thiên tai, đặc biệt trong việc giám sát các mức độ ngập lụt trong thành phố. Trong luận văn này đề xuất một giải pháp phân loại các mức độ ngập lụt sử dụng các camera giám sát trong thành phố thông qua bài toán phân vùng đối tượng ảnh. Luận văn cũng sẽ sẽ tập trung lựa chọn một kiến trúc mô hình học máy và đánh giá hiệu quả của mô hình đó trong việc phân loại các mức độ lut. Quá trình sẽ bao gồm các bước: (1) thu thập và xử lý dữ liệu, (2) thử nghiệm các thông số của mô hình được chọn, (3) huấn luyện mô hình và thu được mô hình dữ liệu có thể trả về các giá trị cần thiết trong việc giám sát mức độ ngập, (4) tiến hành thử nghiệm trên tập dữ liệu kiểm thử và đưa ra kết luậnvi
dc.language.isovivi
dc.publisherTrường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵngvi
dc.subjectKhoa học Máy tínhvi
dc.subjectThị giác máy tínhvi
dc.subjectPhân mức độ ngậpvi
dc.subjectPhân vùng đối tượng ảnhvi
dc.titlePhân loại mức độ ngập lụt bằng camera giám sát đường phố ứng dụng học sâuvi
dc.title.alternativeUsing deep learning for classifying flood levels via surveillance cameras in urbanvi
dc.typeLuận vănvi
item.languageiso639-1vi-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeLuận văn-
item.grantfulltextrestricted-
item.fulltextCó toàn văn-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Bộ sưu tập: LV.Khoa học máy tính
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.136570.VUONGNHATQUANG.TT.pdfTóm tắt1 MBAdobe PDFHình minh họa
4.LV.136570.VUONGNHATQUANG.TV.pdfToàn văn5.1 MBAdobe PDFHình minh họa
Hiển thị đơn giản biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Lượt xem 50

11
đã cập nhật vào 02-07-2025

Lượt tải xuống 20

16
đã cập nhật vào 02-07-2025

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.