Bài viết "Phát hiện một số bệnh gia cầm dựa trên hình ảnh thu nhận từ camera bằng mạng nơ-ron tích chập" giới thiệu một số kết quả trong việc nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động phát hiện sớm một số bệnh gia cầm bằng công nghệ thị giác máy sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích các hình ảnh từ camera giám sát chuồng nuôi. Hệ thống thử nghiệm sử dụng mạng nơ-ron học sâu RepVGG làm mô hình suy diễn phát hiện bệnh gia cầm. | Khoa học Tự nhiên Khoa học máy tính và thông tin DOI 10DB .02-07 Phát hiện một số bệnh gia cầm dựa trên hình ảnh thu nhận từ camera bằng mạng nơ-ron tích chập Đoàn Hồng Quang Nguyễn Huy Công Lê Hồng Minh Phạm Vũ Ban Nguyễn Huy Hưng Nguyễn Tuấn Hùng Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học Viện Ứng dụng Công nghệ Ngày nhận bài 11 7 2022 ngày chuyển phản biện 14 7 2022 ngày nhận phản biện 28 7 2022 ngày chấp nhận đăng 3 8 2022 Tóm tắt Bài viết giới thiệu một số kết quả trong việc nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động phát hiện sớm một số bệnh gia cầm bằng công nghệ thị giác máy sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để phân tích các hình ảnh từ camera giám sát chuồng nuôi. Hệ thống thử nghiệm sử dụng mạng nơ-ron học sâu RepVGG làm mô hình suy diễn phát hiện bệnh gia cầm. Dữ liệu để huấn luyện và đánh giá mô hình đối với 3 loại bệnh là ORT CRD MAREK gồm 500 ảnh cho mỗi bệnh được thu thập từ camera giám sát chuồng nuôi và sưu tầm trên internet. Quá trình huấn luyện sử dụng 80 số ảnh mẫu mô hình đạt sai số là 0 02 sau 5000 vòng huấn luyện. Đánh giá mô hình với 10 số mẫu còn lại đạt độ chính xác 99 94 . Trong thử nghiệm thực tế với camera giám sát chuồng nuôi độ phân giải 1902x1080 pixels hệ thống có thể phát hiện và phân loại đúng trên 90 đặc biệt với bệnh có hình ảnh có nhiều đặc điểm phân biệt rõ thì độ chính xác đạt hơn 98 . Kết quả đạt được cho thấy có thể sử dụng hệ thống để hỗ trợ cảnh báo sớm bệnh cho gia cầm nuôi. Hệ thống hoàn toàn có thể huấn luyện tiếp để phát hiện các bệnh cho gia cầm khác như Newcastle đậu gà bánh trái gà bạch lỵ thương hàn. Từ khóa mạng nơ-ron học sâu mạng nơ-ron tích chập phát hiện sớm bệnh gia cầm. Chỉ số phân loại Mở đầu diện hình ảnh giọng nói xử lý ngôn ngữ tự nhiên. mà không cần đến sự can thiệp của con người với độ chính xác cao. Ngành chăn nuôi nói chung chăn nuôi gia cầm nói riêng ngày càng phát triển cả về số lượng và chất lượng góp phần tạo Mạng nơ-ron tích chập Convolutional neural network - việc làm tăng thu nhập .
