![2 sinh viên ĐH Bách khoa TP.HCM có bài đăng tạp chí khoa học Q1 uy tín thế giới - Ảnh 1. 2 sinh viên ĐH Bách khoa TP.HCM có bài đăng tạp chí khoa học Q1 uy tín thế giới - Ảnh 1.](https://cdn.tuoitre.vn/thumb_w/730/2021/8/17/2371646075783031935809952858413498992512722n-16291938546971881545372.jpg)
Sinh viên Bùi Việt Minh Quân và Ngô Đức Tuấn - Ảnh: THY HUYỀN
Bài báo về đề tài nghiên cứu "GAC3D: improving monocular 3D object detection with ground-guide model and adaptive convolution" (tạm dịch: GAC3D: Cải tiến phương pháp nhận diện vật thể 3D trên ảnh đơn bằng mô hình mặt phẳng tương đối và phép tích chập động" của hai sinh viên khoa khoa học và kỹ thuật máy tính Bùi Việt Minh Quân và Ngô Đức Tuấn.
Bài báo được sự hướng dẫn của hai giảng viên TS Nguyễn Đức Dũng và TS Phạm Hoàng Anh.
Chia sẻ về bài báo, Ngô Đức Tuấn cho biết nội dung bài báo tập trung giải quyết bài toán nhận diện vật thể trong không gian 3D dựa trên ảnh 2D. Theo đó, trong lĩnh vực xe tự lái và robotics, việc nhận diện vật thể trong không gian 3 chiều (vị trí, kích thước và hướng di chuyển của vật) là vô cùng cần thiết.
Trước đây, các phương pháp cho bài toán này đòi hỏi phương tiện phải trang bị cảm biến Radar hoặc Lidar để có thể xác định được vị trí và khoảng cách của vật cản. Tuy nhiên, các cảm biến này có giá thành khá cao nên khó ứng dụng vào thực tế. Một giải pháp thay thế là sử dụng camera vì giá thành rẻ và hầu hết được trang bị trên các phương tiện hiện đại.
Vì vậy, nhóm phát triển một hệ thống nhận diện vật thể trên không gian 3D dựa vào ảnh thu được từ camera, cụ thể là nhận diện các phương tiện tham gia giao thông phổ biến như ôtô, xe máy, người đi bộ.
Trong bài báo này, nhóm kết hợp sử dụng mô hình học sâu và các phép biến đổi về hình học từ ảnh sang không gian 3D để cải thiện độ chính xác của thuật toán.
"Ngoài ra độ phức tạp của mô hình không quá lớn, nhóm đã triển khai hệ thống trên thiết bị nhúng (mạch Jetson) và có thể nhận diện trong thời gian thực, phù hợp ứng dụng trong lĩnh vực xe tự lái", Đức Tuấn chia sẻ thêm về nội dung bài báo khoa học của nhóm.
Tạp chí danh giá PeerJ Computer Science là tạp chí khoa học bình duyệt, truy cập mở về chuyên ngành khoa học máy tính do một nhóm các nhà khoa học hàng đầu thế giới từ IBM, UCLA, Google... lập ra.
Tạp chí được xếp hạng SCIE-Q1 bởi SCImago từ năm 2017 đến nay. SCImago xếp hạng chất lượng tạp chí bằng chỉ số SJR (SCImago Journal Ranking), trong đó tính đến số lượng trích dẫn mà mỗi tạp chí nhận được và uy tín của các tạp chí trích dẫn lại tạp chí đó.
Chỉ số này được SCImago phát triển từ thuật toán xếp hạng trang web của Google (Google PageRank). Dựa trên chỉ số SJR, các tạp chí được phân thành 4 nhóm: Q1, Q2, Q3, và Q4 theo các chủ đề nghiên cứu, trong đó, Q1 bao gồm 25% các tạp chí hàng đầu.
Chỉ số SJR có thể biến đổi, phụ thuộc vào kết quả đánh giá hằng năm.
Tối đa: 1500 ký tự
Hiện chưa có bình luận nào, hãy là người đầu tiên bình luận