I. Giới thiệu đề tài
Trong phần này, luận văn sẽ trình bày tổng quan về Proof of Delivery (P.D) và vai trò của Computer Vision trong việc cải thiện quy trình giao hàng. P.D là phương thức xác nhận rằng một đơn hàng đã được giao thành công, có thể được thực hiện dưới dạng tài liệu giấy hoặc điện tử. Computer Vision được áp dụng để tự động hóa và nâng cao độ chính xác trong việc xác minh thông tin giao hàng, giúp giảm thiểu sai sót và gian lận. Việc sử dụng nhận diện hình ảnh và xử lý ảnh cho phép phân loại và trích xuất thông tin từ hình ảnh giao hàng, qua đó cải thiện quy trình hậu kiểm và bảo vệ quyền lợi của cả bên giao hàng và khách hàng. Như vậy, việc nghiên cứu ứng dụng Computer Vision trong P.D không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại lợi ích thực tiễn cho ngành logistics.
1.1 Tổng quan bài toán
Bài toán P.D hiện nay đang trở thành một phần quan trọng trong ngành logistics, không chỉ giúp xác nhận giao hàng mà còn hỗ trợ các bên liên quan trong việc xử lý tranh chấp. Sự phát triển của công nghệ học máy và mạng nơ-ron đã mở ra hướng đi mới cho việc cải thiện quy trình này. Bằng cách áp dụng các mô hình phân loại ảnh và nhận diện ký tự quang học, luận văn sẽ nghiên cứu sâu về các phương pháp có thể áp dụng để tự động hóa quá trình xác minh thông tin giao hàng. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả trong việc quản lý và xử lý đơn hàng.
II. Cơ sở lý thuyết
Phần này sẽ trình bày các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh và học máy, đặc biệt là các mô hình mạng tích chập (CNN) và phương pháp Transfer Learning. Xử lý ảnh là bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại và nhận diện. Mạng nơ-ron tích chập đã chứng minh được hiệu quả vượt trội trong các bài toán liên quan đến nhận diện hình ảnh. Phương pháp Transfer Learning cho phép sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước đó, tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong quá trình phát triển mô hình mới. Qua đó, luận văn sẽ chỉ ra cách mà các công nghệ này có thể được kết hợp để tối ưu hóa quy trình P.D.
2.1 Tiền xử lý ảnh
Tiền xử lý ảnh là bước đầu tiên và rất quan trọng trong bất kỳ quy trình phân tích dữ liệu hình ảnh nào. Các kỹ thuật tiền xử lý như điều chỉnh độ sáng, tương phản, và loại bỏ nhiễu có thể giúp cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào cho các mô hình học máy. Trong bối cảnh P.D, việc đảm bảo rằng hình ảnh được chụp rõ ràng và chính xác là rất cần thiết để xác minh thông tin. Thông qua các phương pháp tiền xử lý, luận văn sẽ đề xuất các giải pháp nhằm tối ưu hóa chất lượng hình ảnh trước khi đưa vào mô hình phân loại. Điều này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình xác minh giao hàng.
III. Mô hình đề xuất và quy trình ứng dụng
Luận văn sẽ đề xuất một quy trình ứng dụng cụ thể cho việc áp dụng Computer Vision trong P.D. Quy trình này bao gồm các bước từ việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý, đến việc áp dụng các mô hình phân loại ảnh và nhận diện ký tự. Bằng cách sử dụng các kiến trúc mạng tiên tiến như Inception, ResNet, và EfficientNet, luận văn sẽ phân tích hiệu suất của từng mô hình trong việc nhận diện và phân loại hình ảnh liên quan đến đơn hàng. Kết quả từ các mô hình sẽ được so sánh và đánh giá nhằm tìm ra giải pháp tối ưu cho quy trình giao hàng. Điều này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tạo ra một hệ thống thông minh hơn cho việc quản lý và xử lý đơn hàng.
3.1 Kết quả đạt được
Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày thông qua các biểu đồ và bảng so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau. Những kết quả này sẽ cho thấy rõ ràng sự khác biệt trong khả năng phân loại và nhận diện của từng mô hình. Các số liệu thống kê sẽ được phân tích để làm nổi bật những ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp. Qua đó, luận văn sẽ đưa ra những khuyến nghị cho việc áp dụng các mô hình này vào thực tế, đồng thời chỉ ra hướng phát triển trong tương lai cho nghiên cứu về P.D và Computer Vision.
