Chúc mừng nhóm sinh viên, học viên cao học khoa HTTT có bài báo tại Hội nghị Khoa học Quốc Gia Lần thứ XVII Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ Thông tin (FAIR’2024)
Nhằm góp phần thúc đẩy nghiên cứu cơ bản và ứng dụng về Công nghệ thông tin tại Việt Nam, Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam phối hợp cùng Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông và các cơ quan khoa học, các nhà khoa học từ các viện nghiên cứu, các trường đại học để tổ chức Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XVII về “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin – FAIR”. FAIR lần thứ XVII (FAIR’2024) được tổ chức tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông vào 2 ngày thứ Năm và thứ Sáu, 08-09/8/2024. Chủ đề chính: “Trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số”.
Link hội nghị: https://fair.conf.vn/
Tên bài báo: “Integrating YOLO-Based Fruit Recognition and Blockchain for Supply Chain Management”
Nhóm sinh viên thực hiện:
- 19521520, Phan Phạm Quỳnh Hoa, HTCL2019
- 19520636, Lưu Trần Anh Khoa, HTCL2019
- 20521203, Thái Tăng Đức, HTCL2020
- 220104018, Nguyễn Minh Nhựt, HVCH HTTT
Giảng viên hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Đình Thuân
Abstract:
Blockchain technology offers a solution to the challenges faced by the global food industry in maintaining traceability and transparency. By leveraging blockchain’s transparent and immutable nature, this proposed system creates a secure environment for tracking fruit-related information. Smart contracts ensure accurate documentation of each fruit’s journey from farm to consumer. This paper introduces a novel approach to enhance fruit traceability on websites using blockchain technology. Additionally, we conduct an Intelligent decision support system (IDSS) using artificial intelligence (AI) to detect fruits. Artificial intelligence has been a rapidly growing field in recent years and object detection is a phenomenon in computer vision that involves the detection of various objects in digital images or videos. By analyzing images of fruits, AI can recognize patterns and identify different types of fruits with high accuracy. This paper proposes the 3 versions of the You Only Look Once (YOLO) algorithm and the Single Shot Detector (SSD) algorithm can be used to detect the quality of fruits, this has applications in the food industry, where accurate fruit detection can be used to improve quality control and reduce waste. The integration of YOLO-based fruit recognition and blockchain technology can help to improve supply chain management and ensure the authenticity and traceability of fruits.
