Đồ án tốt nghiệp - Xây dựng hệ thống nhận dạng thực phẩm dựa trên học sâu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN



KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề Tài:

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG THỰC
PHẨM DỰA TRÊN HỌC SÂU

GVHD: ThS. QUÁCH ĐÌNH HOÀNG
SVTH:

LƯU GIA BẢO

19133008

NGUYỄN QUỐC VIỆT

19133068

KHÓA 2019-2023

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Lưu Gia Bảo

MSSV: 19133008

Họ và tên Sinh viên 2: Nguyễn Quốc Việt

MSSV: 19133068

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng thực phẩm dựa trên học sâu
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: Quách Đình Hoàng
NHẬN XÉT
Về nội dung đề tài khối lượng thực hiện:
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................

1. Ưu điểm:
..................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................

2. Khuyết điểm
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................
..................................................................................................................................................

3. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
4. Đánh giá loại:
5. Điểm:

Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022
Giáo viên hướng dẫn
(Ký &amp ghi rõ họ tên)

2

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Lưu Gia Bảo

MSSV: 19133008

Họ và tên Sinh viên 2: Nguyễn Quốc Việt

MSSV: 19133068

Ngành: Kỹ thuật dữ liệu
Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận dạng thực
...

...
ấu trúc mô hình

Hình 59. Thông tin đánh giá mô hình

52

3.3.3. Nhận dạng thực phẩm bằng hình ảnh
Để nhận dạng thực phẩm ta chọn mục YOLOv7 của ứng dụng tại đây có hai lựa
chọn là image và webcam

Hình 60. Chọn hình ảnh

Đầu tiên với image ta có thể lựa chọn confidence cho mô hình, confidence càng
cao thì mô hình càng nhận dạng càng chính xác nhưng có thể bỏ qua các loại thực ăn
không đủ chi tiết. Ta có thể lựa chọn draw thickness để xác định độ dày của viền
bounding box

53

Kết quả:

Hình 61. Kết quả nhận dạng

Ta thấy kết quả nhận dạng sẽ hiển thị các loại thức ăn và tính tổng calories của các
loại thực phẩm đó. Ngoài ra còn hiện thị thêm thông tin về giá trị dinh dưỡng của các loại
thực phẩm đó.

54

Hình 62. Thông tin thực phẩm

Có thể xem thêm thông tin chi tiết bằng cách nhấn vào Url:

55

Hình 63. Thông tin thực phẩm trên nutrition

Tương tự với webcam

Hình 64. Nhận dạng trên webcam

56

ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Tìm hiểu được lý thuyết Deep learning, CNN, Object Detection và mô hình
YOLOv7
Xây dựng được mô hình nhận dạng thức ăn dựa trên thực toán YOLOv7
Đưa mô hình lên trên web bằng Streamlit để có thể sử dụng và triển khai lên
server.
HẠN CHẾ
Hạn chế về kĩ thuật và chi phí nên thời gian train khá lâu, chỉ train dược một mô
hình
Khá là khó khăn trong việc chuẩn bị dữ liệu.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Tích hợp vào các ứng dụng quản lý sức khoẻ để có thể quản lý bữa ăn
Sử dụng trên điện thoại di động

57

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

HueDiemDue. Thị Giác máy Tính là gì? Các Vấn đề Liên Quan Tới Thị Giác
máy tính. viblo. https://viblo.asia/p/thi-giac-may-tinh-la-gi-cac-van-de-lien-quantoi-thi-giac-may-tinh-Az45b4M6ZxY (accessed 2 June 2023).

[2]

E. Burns. What is Deep Learning and How Does It Work? Kate Brush.
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/deep-learning-deepneural-network (accessed 5 June 2023).

[3]

J. CHEN. What Is a Neural Network? MICHAEL J BOYLE.
https://www.investopedia.com/terms/n/neuralnetwork.asp (accessed 6 June 2023).

[4]

S. Saha. A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks Data
Science &amp ML. https://saturncloud.io/blog/a-comprehensive-guide-toconvolutional-neural-networks-the-eli5-way/ (accessed 10 June 2023).

[5]

A. B. Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao. YOLOv7: Trainable bag-offreebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors. Chien-Yao Wang.
https://arxiv.org/abs/2207.02696 (accessed 15 June 2023).

58