Đồ án HCMUTE: Xây dựng ứng dụng nhận diện hoa trên smartphone

Đồ án nghiên cứu hcmute xây dựng ứng dụng nhận diện hoa trên smart phone, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán kỹ thuật.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2020

144
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CÁM ƠN

ĐỀ CƯƠNG LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP

1. CHƯƠNG 1: KHẢO SÁT HIỆN TRẠNG

1.1. Khảo sát một số ứng dụng tương tự

1.2. Kết luận về những tiêu chí mà ứng dụng cần đạt được

2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA YÊU CẦU VÀ THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU

2.1. Usecase Diagram

2.2. Chi tiết các actor

2.3. Sơ đồ luồng dữ liệu và nghiệp vụ

2.4. Cơ sở dữ liệu

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ MÀN HÌNH GIAO DIỆN VÀ XỬ LÝ

3.1. Các màn hình giao diện của guest

3.2. Các màn hình giao diện của user

4. CHƯƠNG 4: LẬP TRÌNH

4.1. Cấu trúc chương trình

5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỌC SÂU NHẬN DẠNG HOA

5.1. Tổng quan về thư viện sử dụng

5.2. Giới thiệu thuật toán CNN

5.3. Giới thiệu về các CNN pre-trained models

5.4. Triển khai mô hình nhận diện hoa

6. CHƯƠNG 6: CÀI ĐẶT VÀ KIỂM THỬ

6.1. Kế hoạch kiểm thử và quy trình kiểm thử

6.2. Thực hiện chạy các testcase

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Đồ án Tốt nghiệp HCMUTE Ứng dụng Nhận diện Hoa trên Smartphone

Đồ án tốt nghiệp này, thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE), tập trung vào việc xây dựng ứng dụng nhận diện hoa trên thiết bị di động (smartphone). Đồ án ứng dụng các kỹ thuật học máy, cụ thể là mạng nơ-rondeep learning, để phân loại hình ảnh hoa. Kết quả là một ứng dụng có khả năng nhận diện hoa bằng smartphone, giúp người dùng xác định tên loài hoa dựa trên ảnh chụp. Đồ án cũng đề cập đến các khía cạnh quan trọng khác như thiết kế giao diện người dùng, phát triển ứng dụng di động, và đánh giá hiệu quả của mô hình nhận diện. Ứng dụng nhận diện hoa này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong giáo dục, nông nghiệp và bảo tồn đa dạng sinh học.

1.1. Mục tiêu và Phạm vi Nghiên cứu

Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng ứng dụng nhận diện hoa bằng smartphone với độ chính xác cao. Đồ án tập trung vào việc xây dựng mô hình nhận diện hoa dựa trên deep learning, cụ thể là sử dụng các mạng nơ-ron tích chập (CNN). Phạm vi nghiên cứu bao gồm: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, phát triển ứng dụng Android/iOS, và đánh giá hiệu quả của ứng dụng. Ứng dụng di động HCMUTE được thiết kế để thân thiện với người dùng, dễ sử dụng và có giao diện trực quan. Việc phân loại hoa bằng ảnh được thực hiện thông qua một API nhận diện hoa, tích hợp vào ứng dụng. Đồ án cũng xem xét các vấn đề liên quan đến an ninh dữ liệu và khả năng ứng dụng offline của hệ thống. Ứng dụng nhận diện thực vật trên Androidứng dụng nhận diện thực vật trên iOS là hai hướng phát triển tiềm năng. Nghiên cứu so sánh với các ứng dụng nhận diện hoa khác cũng được thực hiện để đánh giá tính cạnh tranh của đồ án.

1.2. Phương pháp Nghiên cứu và Công nghệ Sử dụng

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm. Đồ án sử dụng TensorFlowKeras để xây dựng mô hình học sâu nhận diện hoa. Các mô hình CNN pre-trained được tận dụng để tối ưu hóa quá trình huấn luyện. Phân tích ảnh hoa được thực hiện thông qua các kỹ thuật xử lý ảnh và trích xuất đặc trưng. React Native hoặc các công nghệ tương tự được sử dụng để xây dựng ứng dụng di động. Cơ sở dữ liệu hoa được xây dựng để lưu trữ thông tin về các loài hoa. API nhận diện hoa được phát triển để kết nối mô hình học sâu với ứng dụng di động. Thực tế tăng cường nhận diện hoa được xem xét như một hướng phát triển trong tương lai. Việc xử lý ảnh nhận diện hoa được tối ưu để đảm bảo hiệu suất hoạt động của ứng dụng. Các thư viện lập trình được chọn lựa dựa trên hiệu quả và tính khả dụng.

1.3. Kết quả và Đánh giá

Đồ án đã xây dựng thành công ứng dụng nhận diện hoa trên smartphone. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện hoa bằng hình ảnh. Đồ án tốt nghiệp lập trình HCMUTE này đã chứng minh khả năng ứng dụng của học máydeep learning trong việc giải quyết bài toán thực tế. Tuy nhiên, đồ án cũng còn một số hạn chế như kích thước cơ sở dữ liệu còn nhỏ, và độ chính xác có thể bị ảnh hưởng bởi chất lượng hình ảnh đầu vào. Đánh giá ứng dụng nhận diện hoa cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi, nhưng cần tiếp tục cải thiện để nâng cao độ chính xác và mở rộng phạm vi nhận diện. Tối ưu hóa ứng dụng nhận diện hoa sẽ là hướng phát triển quan trọng trong tương lai. Thách thức trong nhận diện hoa liên quan đến sự đa dạng của loài hoa và điều kiện chụp ảnh cần được xem xét.

01/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

PHẦN MỞ ĐẦU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần hiện hữu ở mọi lĩnh vực trong cuộc sống của con người. Không thể phủ nhận sự bùng nổ với nhiều đột phá của AI ở thời điểm hiện tại và AI một trong vấn đề trọng yếu của tương lai. Các lĩnh vực ứng dụng AI rất đa dạng và có khả năng mở rộng, đặc biệt với những cải tiến trong phần cứng máy tính hiện nay, một số thuật toán AI đã vượt qua khả năng của chuyên gia.

Khi công nghệ AI được cải thiện, lĩnh vực ứng dụng của AI sẽ phát triển hơn nữa. Nhưng tại Việt Nam việc đưa công nghệ AI vào trong thực tế đời sống còn rất hạn chế. Đơn kể trong giáo dục, các môn học tìm hiểu về các loài sinh vật học, học sinh được tìm hiểu các loài thực vật thông qua sách vở, tài liệu đã được ghi chép từ trước, nhưng việc tiếp thu một cách thụ động nguồn kiến thức mang tính học thuật như trên rất khó và những tài liệu đó chỉ ghi chép được một phần nhỏ của thế giới tự nhiên, trong khi AI có thể giúp ta được nhiều hơn thế. Hay việc các nông dân, công nhân lâm nghiệp không thể nhận diện được một giống cây lạ trước khi chặt phá hay khai thác gây ảnh hưởng đến môi trường tự nhiên.

Ngoài ra chúng ta cũng biết việc tìm hiểu, nghiên cứu để theo dõi, phát hiện những loài quý hiếm, những giống cây kỳ lạ, những loài xâm nhập, các nhà nghiên cứu học cần bỏ thời gian và công sức rất nhiều để có được các thống kê chính xác. Từ những vấn đề trên nhóm nhận thấy việc xây dụng một ứng dụng nhằm giúp cho việc nhận diện một loài thực vật ngay tức thời với chiếc điện thoại thông minh là cần thiết. Để triển khai dự án trên nhóm bắt đầu với đối tượng là cụ thể là hoa và đó cũng là lý do mà nhóm chọn đề tài nghiên cứu và xây dựng là "XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN HOA BẰNG HÌNH ẢNH TRÊN SMARTPHONE". MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 2.

Mục tiêu tổng quát: Xây dựng chương trình nhận diện một loài hoa bất kỳ. Với ứng dụng này chúng ta sẽ dễ dàng có được kiến thức tổng quan nhất về loài hoa mà không cần phải mang theo sách vở hay tài liệu bên mình, hay giản hơn là giúp thỏa mãn sự tò mò của bản thân về loài hoa đó. Chỉ trong vài giây, điện thoại sẽ cung cấp tên khả dĩ cho loài hoa đó, những ảnh chụp độ phân giải cao cũng như thông tin về loài hoa kia sẽ được thể hiện đầy đủ. Nội dung nghiên cứu của dự án.

Áp dụng công nghệ học sâu, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học chuyển với thư viện TensorFlow bước đầu xây dựng model nhận diện một số loài hoa (bắt đầu với 30 loài). Với kỳ vọng tỷ lệ chính xác của model trên 85%. Áp dụng model đã đào tạo vào chương trình trên điện thoại (hệ điều hành android) với kỳ vọng tỷ lệ dự đoán chính xác trên ứng dụng là 80%. Xây dựng hệ thống đóng góp thông tin làm giàu cơ sở dữ liệu thông qua việc đăng tải bài viết, đóng góp ảnh và thông tin về các loài hoa.

Thu thập dữ liệu người dùng tăng sự phong phú đa dạng và độ chính xác của tính năng nhận diện. Tiến hành thử nghiệm và phân tích những chỉ số ảnh hưởng đến độ chính xác của model, so sánh đánh giá tỷ lệ nhận diện chính xác giữa model trước và sau khi được ứng dụng trên điện thoại thông minh. Phương pháp nghiên cứu của luận án. Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với đào tạo, thử nghiêm trên máy tính và điện thoại thông minh.

Phạm vi nghiên cứu của luận án. Đối tượng nhận diện chủ đạo là hoa 3. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI Đề tài bao gồm 5 chương: - Chương 1: Khảo sát hiện trạng - Chương 2: Mô hình hóa yêu cầu và thiết kế CSDL - Chương 3: Thiết kế giao diện và xử lý - Chương 4: Lập trình - Chương 5: Xây dựng mô hình học sâu nhận dạng hoa - Chương 6: Kiểm thử phần mềm - Kết luận 23 do an PHẦN NỘI DUNG 1. CHƯƠNG 1: KHẢO SÁT HIỆN TRẠNG 1.

KHẢO SÁT MỘT SỐ ỨNG DỤNG TƯƠNG TỰ 1. PlantNet: Nhận dạng thực vật[1] PlantNet là một sáng kiến nghiên cứu và giáo dục về đa dạng sinh học thực vật được hỗ trợ bởi Quỹ Agropolis từ năm 2009. Tính bền vững của sáng kiến này, đòi hỏi có sự hỗ trợ của cả con người và công nghệ và phải được sự hỗ trợ của một bộ phận người dùng. Để giữ cho các ứng dụng PlantNet miễn phí, có thể cho tất cả mọi người được truy cập và không có quảng cáo, các nhà sáng lập đang triển khai một chiến dịch quyên góp cho những ai muốn hỗ trợ sáng kiến này.

Chiến dịch này sẽ cho phép đánh giá mô hình kinh tế được đề xuất và cân bằng giữa sự phát triển trong tương lai với các khoản đóng góp. PlantNet là một cuộc phiêu lưu khám phá của khoa học, con người, giáo dục với những công nghệ tuyệt vời. Nó cho phép mọi người khám phá thế giới thực vật theo cách nhìn của riêng mình. Các khoản quyên góp cho PlantNet được thu thập bởi Quỹ Agropolis, đây là nền tảng cho sự hợp tác khoa học của Pháp được công nhận là tiện ích công cộng, với mục đích cho phép một số tổ chức công cộng thực hiện các dự án khoa học.

Ứng dụng với hơn 10 triệu lượt tải về trên google play. Link Android: https://play.com/store/apps/details?id=org.plantnet&fbclid=IwAR2X50o5BG6f TPE9diVQdfm5g5DL-Td_G_msGX-k99klcadRh6CR1pCZ3jE 24 do an Hình 1-1 Giao diện ứng dụng PlantNet ❖ Ưu điểm: - Chức năng: PlantNet giúp người dùng nhận diện và hiểu rõ hơn về các loại thực vật sống trong tự nhiên: thực vật có hoa, cây, cỏ, cây lá kim, dương xỉ, dây leo hoặc xương rồng một cách nhanh chóng với độ trễ thấp. Đặc biệt với khả năng lọc các loài thực vật được phân loại theo chi hoặc họ, ứng dụng giúp ích khá nhiều cho các nhà nghiên cứu trong việc kiểm soát số lượng, cũng như bảo vệ các loài quý hiếm. Bên cạnh đó, việc xác nhận và duyệt các quan sát được chia sẻ từ phía người dùng cho phép ứng dụng này ngày một chính xác hơn trong việc nhận diện và phong phong phú hơn về dữ liệu.

Nhận dạng đa hệ thực vật cũng là một chức năng làm cho ứng dụng tương tác tốt, chức năng giúp người dùng tìm kiếm các loại cây được chụp trong tất cả các hệ thực vật của ứng dụng, không chỉ với loài cây người dùng chọn, rất hữu ích trong việc tìm hiểu và nghiên cứu. Và để người dùng có thêm thông tin về loài thực vật đang tìm kiếm thì ứng dụng còn liên kết đến nhiều nguồn thông tin khác nhau khi truy xuất. - Giao diện: Ứng dụng được thiết kế cho hầu hết mọi người đều có thể sử dụng được với bố cục trực quan dễ nhìn. ❖ Khuyết điểm: 25 do an - Chức năng: Hiện tại PlantNet cho phép nhận ra khoảng 20.000 loài, vẫn còn rất xa so với 360.000 loài sống trên trái đất.

- Giao diện: Ứng dụng vẫn chưa tương thích với đa ngôn ngữ, các tiêu đề chưa được làm rõ để tạo hiệu ứng tương tác tốt với người dùng 1. PictureThis: Identify Plant, Flower, Weed and More[2] PictureThis cho phép người dùng chụp ảnh cây và hoa và đưa vào ứng dụng để nhận dạng. Ứng dụng này là một bách khoa toàn thư thực vật, nhận ra hơn 10.000 loại thực vật khác nhau. Người dùng cũng có thể tìm hiểu thông tin về loài và cách chăm sóc cho cây, hoa và cây bụi.

Trong phiên bản miễn phí của ứng dụng, PictureThis yêu cầu xem quảng cáo, đăng nhập vào tài khoản và chia sẻ ảnh trên Facebook. Ứng dụng có kích thước 25mb với hơn 5 triệu lượt tải về google play. Link Android: https://play.com/store/apps/details?id=cn.xingseus Hình 1-2 Giao diện ứng dụng PictureThis ❖ Ưu điểm: - Chức năng: Ứng dụng PictureThis là ứng dụng cho phép xác định thực vật thông qua hình ảnh. Đặc biệt tích hợp bản đồ phân bố thực vật thông qua định vị, giúp người dùng có thể xác định, tìm hiểu thực vật bằng cách phân vùng.

Ngoài ra, ứng dụng còn 26 do an tích hợp các đề xuất chăm sóc thực vật; các đề xuất dữ liệu chia sẻ trực tiếp từ người dùng. - Giao diện: PictureThis được xây dựng trên hai nền tảng lớn là android và ios. Ứng dụng được xây dựng trên nền tảng giao diện thích hợp với nhiều thiết bị, các hiển thị cũng như phím chức năng được xây dựng có chú thích khá rõ ràng và dễ dàng để sử dụng. ❖ Khuyết điểm: - Chức năng: Phải mất phí duy trì chính là hạn chế khá lớn đối với cộng đồng người sử dụng.

Ngoài ra, nguồn thực vật cũng chưa hoàn toàn chính xác, ngôn ngữ chỉ tích hợp anh ngữ cũng là một thiếu sót lớn. - Giao diện: Việc phân trang và sắp xếp các nội dung ứng dụng khá lộn xộn gây cảm giác rối mắt khi sử dụng. PlantSnap - Nhận diện thực vật, hoa, cây. [3] Eric Ralls là người sáng lập RedOrbit.com và CEO hiện tại của cả Earth.com và PlantSnap, Eric Ralls từ lâu đã khao khát hợp nhất công nghệ với tình yêu dành cho thiên nhiên và hành tinh của chúng ta.

Eric là một doanh nhân nối tiếp. Sau khi tốt nghiệp đại học Vanderbilt với bằng tâm lý học và tiếng Nhật, Eric sau đó theo học trường Thunderbird về Quản lý quốc tế. Nhìn thấy tiềm năng kinh doanh của internet, Eric sau đó nhảy vào công nghệ trong những ngày đầu của sự bùng nổ internet vào năm 1998, hợp nhất những cải tiến mới nhất với tình yêu của anh đối với hành tinh này. PlantSnap bắt đầu khi Eric đang lướt qua sân sau của một người bạn và tự hỏi về danh tính của một loại cây mà anh tình cờ gặp.

Khi anh nhận ra rằng không ai biết đó là vấn đề gì anh muốn giải quyết PlantSnap mang lại cho người dùng sự kết nối với thế giới tự nhiên xung quanh và tìm hiểu về thực vật trên bản đồ Khám phá hoặc xem thư viện để khám phá thực vật mới và kỳ lạ trên toàn cầu. 27 do an Nhờ công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo, PlantSnap đang thay đổi lĩnh vực nhận dạng thực vật. Cơ sở dữ liệu thực vật bao phủ toàn cầu và luôn cung cấp ngay kết quả. PlantSnap nhận ra nhiều loại thực vật hoặc cây mà người dùng bắt gặp, giúp những người đam mê thực vật nghiệp dư hay chuyên nghiệp xác định cây trên đường đi.

Ứng dụng có kích thước 44mb với hơn 10 triệu lượt tải về trên google play. Link Android: https://play.com/store/apps/details?id=com.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Ứng dụng nhận diện hoa trên smartphone - Đồ án HCMUTE" giới thiệu một ứng dụng công nghệ tiên tiến giúp người dùng nhận diện các loại hoa chỉ bằng cách chụp ảnh qua smartphone. Ứng dụng này không chỉ mang lại sự tiện lợi cho những người yêu thích hoa mà còn giúp nâng cao kiến thức về thực vật, từ đó khuyến khích sự quan tâm đến thiên nhiên. Bài viết nêu rõ cách thức hoạt động của ứng dụng, các công nghệ được sử dụng và lợi ích mà nó mang lại cho người dùng, như khả năng nhận diện nhanh chóng và chính xác.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực khoa học máy tính, hãy tham khảo bài viết Nghiên cứu các phương pháp trích xuất thông tin trong ảnh tài liệu và ứng dụng, nơi bạn có thể khám phá thêm về việc xử lý hình ảnh. Ngoài ra, bài viết Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính sử dụng active learning trong việc lựa chọn dữ liệu gán nhãn cho bài toán speech recognition cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về các phương pháp học máy hiện đại. Cuối cùng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Nghiên cứu thuật toán mã hóa có xác thực norx, một lĩnh vực quan trọng trong bảo mật thông tin. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu rõ hơn về các ứng dụng công nghệ trong cuộc sống.