Đỗ Việt Dũng, Nguyễn Đức Ngọc, Nguyễn Ngọc Trúc, Nguyễn Tiến Dũng, Huỳnh Tấn Đệ
Keywords
Cảnh báo lệch làn, Cẩu trục RTG, Học sâu LaneNet, Nguy cơ mất an toàn, Vận hành bến cảng
Abstract
Cẩu trục bánh lốp (RTG) thường gặp các sự cố lệch làn làm gián đoạn kế hoạch vận chuyển hàng hóa. Nhằm nâng cao an toàn trong vận hành, bài báo này đề xuất giải pháp cảnh báo lệch làn ứng dụng mạng nơ-ron học sâu (DL). Dựa trên tập dữ liệu vận hành thực tế của cẩu RTG, nhóm tác giả phát triển mạng nơ-ron LaneNet trong xây dựng mô hình cảnh báo mang lại kết quả khả thi có độ chính xác lên đến 96,3% và tốc độ xử lý đạt 65 FPS. Kết quả thử nghiệm cho thấy giải pháp này không chỉ cải thiện đáng kể mức độ an toàn mà còn tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của cẩu RTG. Qua đó, tiến hành các trường hợp thử nghiệm trong các điều kiện khắc nghiệt kết hợp mạng nơ-ron tiên tiến sẽ là hướng nghiên cứu cho hệ thống cảnh báo an toàn vận hành cẩu RTG trong tương lai.
Downloads
Download data is not yet available.
39
Abstract Views
39
PDF Downloads