Bài báo “A Real-time Drone Image Processing System using Deep Learning and Big Data Technology”
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Đại Anh Tuấn - CTTT2021 - Tác giả chính
Giảng viên hướng dẫn: TS. Đỗ Trọng Hợp
Tóm tắt bài báo:
In this research, we delve into advanced image segmentation techniques applied to drone imagery for various environmental and surveillance applications. By leveraging state-of-the-art models such as UNet, DeepLabV3, Manet, and Feature Pyramid Network (FPN), our goal is to achieve high precision in segmenting complex aerial scenes. Each of these models possesses unique strengths and weaknesses; hence, we employ an ensemble technique, weighted averaging, to harness their combined capabilities for superior results. Additionally, we incorporate image augmentation techniques to simulate various weather conditions such as haze and raindrops, enhancing the robustness of our models. To manage real-time data efficiently, we implement a streaming pipeline using Apache Kafka and Apache Spark, ensuring scalable and effective processing. Our methods demonstrate significant performance improvements when trained on the original dataset and the combination of original dataset and augmented dataset compared to conventional methods.
Hội nghị RIVF 2024 (Q4 Scopus) là diễn đàn khoa học quốc tế uy tín trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông, được tổ chức tại Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam. Hội nghị tập trung về thảo luận và trình bày các công trình nghiên cứu mới, thảo luận các vấn đề nổi bật, cũng như thúc đẩy hợp tác học thuật trong nhiều lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, an ninh mạng, xử lý ngôn ngữ, thị giác máy tính, điện toán đám mây, và công nghệ blockchain.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02QTueSrCnSQfqiwf6SQMkLTASqTJ6FsyVoCobDh42FJG8NaVYEeynUdPSxY9o3B7bl
