Ứng Dụng Xử Lý Ảnh và YOLO Trong Hệ Thống Máy Thanh Toán Tự Động

2024

101
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Tính cấp thiết của đề tài

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1. Đối tượng nghiên cứu

1.5.2. Phạm vi nghiên cứu

1.6. Phương pháp nghiên cứu

1.7. Bố cục đồ án

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Các công nghệ liên quan

2.2. Nhận dạng hình ảnh

2.3. Đánh giá hiệu suất

2.4. Kiến trúc YOLO

2.5. Các linh kiện sử dụng cho phần cứng

2.6. Giới thiệu về IoTs và các ứng dụng

2.7. Nền tảng về Django Rest Framework

2.7.1. Tổng quan về Django Rest Framework

2.7.2. Ứng dụng Django vào việc xử lý khi người dùng yêu cầu truy cập bên trong ứng dụng

2.7.3. Giao tiếp giữa máy chủ với cơ sở dữ liệu

3. CHƯƠNG 3: YOLOV8, THƯ VIỆN OPENCV VÀ PYZBAR

3.1. Giới thiệu về YOLOv8

3.2. Lịch sử phát triển

3.3. Ưu điểm và nhược điểm

3.4. Kiến trúc mạng

3.5. Ứng dụng của YOLOv8

3.6. Cấu trúc của YOLOv8

3.7. Quá trình huấn luyện YOLOv8

3.7.1. Chuẩn Bị Dữ Liệu Huấn Luyện

3.7.2. Chuẩn bị dữ liệu (Tạo Dataset)

3.7.3. Quá trình huấn luyện

3.7.4. Đánh giá hiệu quả của mô hình YOLOv8

3.7.4.1. Các chỉ số đánh giá
3.7.4.2. Kết quả đánh giá

3.8. Thư viện Opencv

3.9. Thư viện Pyzbar

3.10. YOLOv8 trong máy thanh toán tự động

3.10.1. Phương pháp nhận diện vật thể và mã vạch dựa vào yolov8 kết hợp opencv và pyzbar

3.10.2. Quá trình nhận diện vật thể

3.10.3. Quá trình nhận diện mã vạch

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG

4.1. Yêu cầu hệ thống

4.2. Sơ đồ khối hệ thống và chức năng từng khối

4.2.1. Sơ đồ khối hệ thống

4.2.2. Chức năng từng khối

4.3. Hoạt động của hệ thống

4.4. Thiết kế phần cứng

4.4.1. Khối cảm biến khối lượng

4.4.2. Khối hiển thị

4.4.3. Camera Pi Module

4.4.4. Khối cảm biến khoảng cách

4.4.5. Khối LED và BUZZER báo trạng thái

4.4.6. Khối xử lí trung tâm 1

4.4.7. Khối xử lí trung tâm 2

4.5. Sơ đồ nguyên lý toàn hệ thống

4.6. Thiết kế phần mềm

4.6.1. Lưu đồ giải thuật chương trình chính

4.6.2. Lưu đồ giải thuật chương trình con gửi địa chỉ API

4.6.3. Lưu đồ giải thuật chương trình ESP32

4.6.4. Lưu đồ giải thuật chương trình con từ địa chỉ API gửi tới server

4.6.5. Lưu đồ giải thuật hoạt động của giao diện Web

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC HIỆN HỆ THỐNG

5.1. Mô hình hệ thống

5.2. Kết quả nhận diện trái cây

5.3. Kết quả nhận diện mã vạch

5.4. Kết quả hoạt động của hệ thống

5.5. Giao diện người dùng

5.5.1. Giao diện cho ADMIN

5.6. Terminal địa chỉ IP gửi server

5.7. Nhận xét, đánh giá hệ thống

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Hạn chế và hướng phát triển

6.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Ứng dụng xử lý ảnh và yolo trong hệ thống máy thanh toán tự động

Bạn đang xem trước tài liệu:

Ứng dụng xử lý ảnh và yolo trong hệ thống máy thanh toán tự động

Tài liệu có tiêu đề "Ứng Dụng Xử Lý Ảnh và YOLO Trong Hệ Thống Thanh Toán Tự Động" khám phá cách mà công nghệ xử lý ảnh, đặc biệt là mô hình YOLO (You Only Look Once), có thể được áp dụng trong các hệ thống thanh toán tự động. Bài viết nêu bật những lợi ích của việc sử dụng công nghệ này, bao gồm khả năng nhận diện nhanh chóng và chính xác các sản phẩm, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình thanh toán. Độc giả sẽ tìm thấy thông tin hữu ích về cách mà các công nghệ hiện đại có thể được tích hợp vào các hệ thống thương mại điện tử và tự động hóa.

Để mở rộng kiến thức của bạn về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Đồ án hcmute ứng dụng xử lý ảnh trong hệ thống phân loại sản phẩm, nơi trình bày ứng dụng của xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính hệ thống nhận dạng sản phẩm dựa trên hình ảnh sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hệ thống nhận dạng sản phẩm. Cuối cùng, bạn cũng có thể tìm hiểu về Đồ án tốt nghiệp hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng robot delta kết hợp xử lý ảnh, một nghiên cứu thú vị về việc kết hợp robot và xử lý ảnh trong phân loại sản phẩm. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh trong các lĩnh vực khác nhau.