Nghiệm thu cấp Bộ đề tài NCKH cấp Bộ mã số B2024-MDA-09 do TS Phạm Trung Dũng làm chủ nhiệm
Trường Đại học Mỏ - Địa chất tổ chức Hội đồng nghiệm thu cấp Bộ đề tài KH&CN cấp Bộ "Nghiên cứu ứng dụng phương pháp học sâu để xây dựng quy trình tự động trích xuất đối tượng trực tiếp từ ảnh UAV" mã số B2024-MDA-09 do TS Phạm Trung Dũng làm chủ nhiệm
Trường Đại học Mỏ - Địa chất tổ chức Hội đồng nghiệm thu cấp Bộ đề tài KH&CN cấp Bộ "Nghiên cứu ứng dụng phương pháp học sâu để xây dựng quy trình tự động trích xuất đối tượng trực tiếp từ ảnh UAV" mã số B2024-MDA-09 do TS Phạm Trung Dũng làm chủ nhiệm
Mã số: B2024-MDA-09
Thời gian thực hiện: 2024-2025 (Gia hạn đến Tháng 6/2026).
Chủ nhiệm đề tài: TS Phạm Trung Dũng
Cơ quan chủ trì: Trường Đại học Mỏ - Địa chất.
Thời gian nghiệm thu: 13h30' ngày 20 tháng 5 năm 2026 (Thứ Tư).
Địa điểm: Phòng họp Từ Liêm, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Số 18 Phố Viên - Phường Đông Ngạc - TP Hà Nội;
Trân trọng kính mời các đại biểu và nhà khoa học quan tâm tới dự.
THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
- Xây dựng được quy trình công nghệ ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo học sâu để trích xuất tự động tòa nhà trên ảnh UAV.
- Xây dựng bộ chương trình máy tính cho phép mô phỏng và thực thi việc trích xuất tự động đối tượng từ dữ liệu ảnh UAV.
Tính mới và sáng tạo:
- Đề xuất và tối ưu hóa mô hình học sâu phù hợp giúp nâng cao độ chính xác trích xuất tòa nhà, đặc biệt là ranh giới tòa nhà, trong bối cảnh đô thị phức tạp tại Việt Nam.
- Xây dựng quy trình công nghệ trích xuất dữ liệu tòa nhà trực tiếp từ ảnh UAV sử dụng mô hình mạng học sâu.
Kết quả nghiên cứu:
Đề tài đã đưa ra một số kết quả nghiên cứu như sau:
- Nghiên cứu đã thiết lập và làm rõ mối quan hệ tương hỗ giữa quy mô bộ mẫu dữ liệu, độ phức tạp của các kiến trúc mô hình và các chiến lược huấn luyện. Đề tài đã xác lập được khung lý thuyết giúp tối ưu hóa việc lựa chọn mô hình phù hợp với nguồn lực dữ liệu thực tế trong trích xuất tòa nhà từ ảnh UAV.
- Mô hình học sâu đạt chỉ số IoU từ 0.8 đến 0.9 trên các khu vực thử nghiệm, khẳng định kết quả trích xuất tòa nhà đảm bảo độ tin cậy.
Sản phẩm của đề tài:
Sản phẩm khoa học
- 01 bài báo tạp chí quốc tế trong danh mục WoS;
- 02 bài báo trên tạp chí khoa học có trong chỉ mục trích dẫn của Scopus;
- 01 Bài báo đã đăng trên tạp chí trong nước thuộc danh mục tính điểm của HĐCDGSNN.
Sản phẩm đào tạo
- Hỗ trợ 01 NCS;
- Hướng dẫn 02 học viên cao học.
Sản phẩm ứng dụng
- 01 Bộ dữ liệu ảnh mẫu (bộ ảnh UAV trực giao và dữ liệu bản đồ số lớp thông tin các đối tượng cần nhận dạng và trích xuất;
- 01 Báo cáo phân tích những yếu tố quan trọng tác động đến độ chính xác và hiệu suất trích xuất đối tượng từ ảnh UAV, đồng thời đề xuất một số cách tiếp cận cho phép cải thiện độ chính xác của mô hình;
- 01 Quy trình kỹ thuật thiết kế và xây dựng mô hình học sâu phục vụ nhận dạng và trích xuất đối tượng lớp nhà từ ảnh UAV;
- 01 Chương trình máy tính tự động nhận dạng và trích xuất đối tượng lớp nhà trên ảnh UAV và tài liệu hướng dẫn sử dụng.
Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu:
Phương thức chuyển giao: Chuyển giao gói phần mềm mã nguồn và tài liệu hướng dẫn quy trình công nghệ cho các đơn vị đo đạc.
Địa chỉ ứng dụng: Công ty Cổ phần Xây dựng ST Việt Nam và Trung tâm Nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ Mới Trắc địa - Bản đồ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.
Tác động và lợi ích: Giảm thiểu đáng kể thời gian số hóa thủ công, do đó cho phép tự động hóa một phần quá trình lập bản đồ địa hình và cập nhật cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, kết quả đề tài còn thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số trong ngành trắc địa bản đồ, hỗ trợ đắc lực cho việc xây dựng đô thị thông minh và quản lý tài nguyên bền vững.
