Luận văn tốt nghiệp về drone tự hành và công nghệ nhận diện vật thể bằng học máy

Tính năng nhận diện vật thể của drone là một trong những điểm nổi bật và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Việc nghiên cứu và phát triển khả năng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn tạo ra những sản phẩm mới, đáp ứng nhu cầu của thị trường. Đề tài này nhằm mục đích phát triển một hệ thống có khả năng nhận diện vật thể và theo dõi chúng một cách hiệu quả, từ đó mở rộng khả năng ứng dụng của drone trong thực tiễn.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống có khả năng nhận diện vật thể và tự động hóa quá trình theo dõi. Để đạt được điều này, cần nghiên cứu các thuật toán học máy, từ việc thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình đến việc thực hiện các bước kiểm tra và đánh giá. Hệ thống được xây dựng phải đảm bảo tính chính xác cao trong việc nhận diện vật thể và khả năng hoạt động ổn định trong các điều kiện thực tế.

Drone hiện nay có nhiều loại và tính năng khác nhau, nhưng DJI Tello nổi bật với khả năng lập trình đơn giản và dễ sử dụng. Tello có thời gian bay khoảng 13 phút và phạm vi hoạt động 100m, giúp thu thập dữ liệu hiệu quả. Việc lựa chọn drone này không chỉ dựa trên tính năng mà còn vì sự thân thiện với người dùng, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng tiếp cận và thực hiện các thí nghiệm cần thiết cho đề tài.

Thông số kỹ thuật của Tello bao gồm camera 5MP, khả năng quay video HD720P30 và kích thước nhỏ gọn, chỉ 98x92.5x41 mm. Những thông số này cho phép drone hoạt động hiệu quả trong việc thu thập hình ảnh và video, phục vụ cho quá trình nhận diện vật thể. Bên cạnh đó, Tello cũng có những ưu điểm như dễ dàng mang theo và lập trình, nhưng cũng có nhược điểm như thời gian bay ngắn và phạm vi hoạt động hạn chế, cần được xem xét trong quá trình nghiên cứu.

Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Các ứng dụng của học máy rất đa dạng, từ nhận diện hình ảnh cho đến phân tích dữ liệu lớn. Việc sử dụng học máy trong nghiên cứu này sẽ giúp cải thiện khả năng nhận diện vật thể của drone, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Quy trình học máy bao gồm năm bước chính: thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá mô hình và cải tiến mô hình. Mỗi bước đều quan trọng và ảnh hưởng đến chất lượng của mô hình học máy. Đặc biệt, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và tiền xử lý đúng cách sẽ giúp mô hình học máy đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện vật thể.

TensorFlow là một trong những thư viện hàng đầu cho học máy, cho phép xây dựng và huấn luyện các mô hình phức tạp. Thư viện này hỗ trợ nhiều loại mô hình khác nhau, từ mạng nơ-ron đơn giản đến các mô hình sâu phức tạp. Việc áp dụng TensorFlow trong nghiên cứu này sẽ giúp cải thiện khả năng nhận diện và theo dõi vật thể, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng trong thực tiễn.

OpenCV là một thư viện mã nguồn mở cho thị giác máy tính, cung cấp nhiều công cụ và hàm hỗ trợ trong việc xử lý hình ảnh. Thư viện này cho phép thực hiện các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, theo dõi chuyển động và phân tích hình ảnh. Việc sử dụng OpenCV trong nghiên cứu này sẽ giúp tăng cường khả năng nhận diện vật thể của drone và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Hệ thống được thiết kế để đảm bảo khả năng kết nối và tương tác giữa drone và máy tính. Sơ đồ giao tiếp giữa các node trong hệ thống sẽ được xây dựng để đảm bảo quá trình thu thập và xử lý dữ liệu diễn ra một cách hiệu quả. Việc xác định rõ các thành phần của hệ thống sẽ giúp tối ưu hóa quy trình nhận diện và theo dõi vật thể, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của drone.

Quá trình hiện thực hệ thống bao gồm việc lập trình và kiểm tra khả năng nhận diện của drone. Sau khi hoàn thành việc huấn luyện mô hình học máy, hệ thống sẽ được kiểm tra để đảm bảo tính chính xác trong việc nhận diện vật thể. Việc sử dụng các công nghệ hiện đại sẽ giúp tăng cường hiệu suất và khả năng hoạt động của drone trong các điều kiện thực tế.

Quá trình training mô hình đã đạt được kết quả khả quan với độ chính xác trên 80%. Mô hình đã học được các đặc điểm nhận diện của vật thể, từ đó cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau. Việc tối ưu hóa mô hình sẽ tiếp tục được thực hiện để nâng cao độ chính xác và hiệu suất.

Kết quả thực nghiệm cho thấy drone có khả năng theo dõi vật thể một cách chính xác và ổn định. Các thử nghiệm đã được thực hiện trong nhiều điều kiện khác nhau, từ đó đánh giá được hiệu suất của hệ thống. Việc kết hợp giữa phần cứng và phần mềm đã tạo ra một sản phẩm hoàn chỉnh, có thể ứng dụng trong thực tế.