Nhận biết nhanh gỗ là nhu cầu thiết yếu trong quản lý cũng như ngăn chặn buôn bán gỗ bất hợp pháp. Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học thuộc Trường Đại học Lâm nghiệp (VNUF) đã tiên phong ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhận biết nhanh gỗ trên điện thoại thông minh. Nhóm nghiên cứu đã ứng dụng mô hình mạng neural tích chập (CNN) là một trong những mô hình Deep Learning (cấu trúc và chức năng của bộ não) tiên tiến và đang được sử dụng rộng rãi để phân tích hình ảnh trực quan. Kết quả đã xây dựng được phần mềm (app)* chạy trên điện thoại thông minh (Android và iOS) cho phép nhận biết nhanh 50 loài gỗ lưu hành phổ biến bằng hình ảnh chụp trực tiếp. Dữ liệu về tên khoa học, phân loại, phân bố, đặc tính, cấu tạo, sử dụng, khối lượng riêng và tình trạng bảo tồn cũng được tích hợp nhằm cung cấp thêm thông tin hữu ích về loài gỗ cũng như hỗ trợ việc tìm kiếm theo các mục đích khác nhau.
Cơ sở dữ liệu 50 loài gỗ được thiết kế ngắn gọn và dễ sử dụng
Nhóm 50 loài gỗ phổ biến được lựa chọn trên cơ sở kết quả khảo sát thực tế tại các cơ sở sản xuất và kinh doanh gỗ trên địa bàn Hà Nội. Thông tin về loài gỗ bao gồm: ảnh đại diện, tên khoa học, phân loại, phân bố, đặc điểm cấu tạo, đặc tính, sử dụng, khối lượng riêng và tình trạng bảo tồn. Cụ thể:
– Tên loài được thiết kế theo 3 tên (phổ thông, thương mại và khoa học) để người dùng dễ truy cứu.
– Đặc điểm cấu tạo: bao gồm các thông tin ngắn gọn về các đặc trưng cấu tạo thô đại của loài, bao gồm: gỗ dác/lõi; vòng năm; phân bố và tụ hợp mạch gỗ; phân bố và tụ hợp tế bào mô mềm; tia gỗ; ống dẫn nhựa; màu sắc trên mặt cắt ngang của gỗ (được cắt bằng dao cắt rọc giấy).
– Đặc tính: các thông tin về khối lượng riêng, co rút xuyên tâm, co rút tiếp tuyến, độ bền uốn tĩnh, mô đun đàn hồi uốn tĩnh, độ bền nén dọc thớ của từng loài sẽ được đưa ra trong phần này.
– Tình trạng bảo tồn: tình trạng bảo tồn được xây dựng dựa trên tài liệu Danh lục Đỏ thế giới (IUCN, 2017), Sách Đỏ Việt Nam (2007), Công ước quốc tế về buôn bán các loại động, thực vật hoang dã nguy cấp – CITES (2019), Nghị định 06/2019/CP của Chính phủ về Quản lý thực vật rừng, động vật rừng nguy cấp, quý, hiếm và thực thi công ước về buôn bán quốc tế các loài động vật, thực vật hoang dã nguy cấp.
Phần cuối là danh sách các tài liệu tham khảo bao gồm tất cả các tài liệu mà nhóm nghiên cứu trích dẫn thông tin.
Cơ sở dữ liệu được xây dựng trên giao diện web để tiện cho công tác cập nhật dữ liệu mới cũng như tìm kiếm theo các trường thông tin như tên thường gọi, tên khoa học, khối lượng riêng của gỗ. Các thông tin trong cơ sở dữ liệu được thiết kế thân thiện, ngắn gọn và dễ sử dụng đối với người dùng, cho phép truy cập nhanh và không bị nhầm lẫn. Danh sách cụ thể 50 loài được liệt kê chi tiết trong bảng 1 (khi có nhu cầu có thể mở rộng dữ liệu các loài gỗ).
Bảng 1. Danh sách 50 loài gỗ phổ biến trong bộ cơ sở dữ liệu.
| TT | Tên loài gỗ | Tên khoa học |
| 1 | Anh đào | Prunus avium |
| 2 | Bạch đàn nhập khẩu | Eucalyptus grandis |
| 3 | Bồ đề | Styrax tonkinensis |
| 4 | Cẩm lai | Dalbergia oliveri |
| 5 | Căm xe | Xylia xylocarpa |
| 6 | Cao su | Hevea brasiliensis |
| 7 | Chiêu liêu | Terminalia chebula |
| 8 | Chò chỉ | Parashorea chinensis |
| 9 | Curupau | Anadenanthera colubrina |
| 10 | Dáng hương | Pterocarpus macrocarpus |
| 11 | Dáng hương châu Phi – Padouk | Pterocarpus soyauxii |
| 12 | Dương – Poplar | Populus alba |
| 13 | Dẻ gai | Fagus sylvatica |
| 14 | Đinh hương | Dysoxylum cauliflorum |
| 15 | Đinh thối | Fernandoa brilletii |
| 16 | Giổi lụa | Magnolia odora |
| 17 | Gõ đỏ châu Phi – Doussie | Afzelia africana |
| 18 | Gụ lau | Sindora tonkinensis |
| 19 | Iroko | Milicia excelsa |
| 20 | Jatoba | Hymenaea courbaril |
| 21 | Keo lai | A. mangium x A. auriculiformis |
| 22 | Lát hoa | Chukrasia tabularis |
| 23 | Lim nhập khẩu – Tali | Erythrophleum ivorense |
| 24 | Lim xanh | Erythrophleum fordii |
| 25 | Mít mật | Artocarpus heterophyllus |
| 26 | Mỡ | Magnolia conifera |
| 27 | Mun sọc | Diospyros salletii |
| 28 | Muồng đen | Senna siamea |
| 29 | Nghiến | Burretiodendron hsienmu |
| 30 | Óc chó – Walnut | Juglans regia |
| 31 | Phong vàng | Betula alleghaniensis |
| 32 | Quế | Cinnamomum cassia |
| 33 | Robinia | Robinia pseudoacacia |
| 34 | Sapelli | Entandrophragma cylindricum |
| 35 | Sến mật | Madhuca pasquieri |
| 36 | Sồi đỏ | Quercus rubra |
| 37 | Sồi trắng | Quercus alba |
| 38 | Sưa | Dalbergia tonkinensis |
| 39 | Tần bì | Fraxinus excelsior |
| 40 | Táu mật | Vatica odorata |
| 41 | Tếch | Tectona grandis |
| 42 | Trắc | Dalbergia cochinchinensis |
| 43 | Trai lý | Garcinia fagraeoides |
| 44 | Trám hồng | Canarium bengalense |
| 45 | Xà cừ | Khaya senegalensis |
| 46 | Xoan đào | Prunus arborea |
| 47 | Xoan ta | Melia azedarach |
| 48 | Xoay | Dialium cochinchinense |
| 49 | Pơ mu | Fokienia hodginsii |
| 50 | Thông đuôi ngựa | Pinus massoniana |
Mođun nhập/chỉnh sửa danh sách từng loài gỗ
Giao diện mô tả thông tin của loài gỗ Sồi đỏ
Hình 1. Bộ cơ sở dữ liệu 50 loài gỗ trên giao diện web.
Nhận biết nhanh 1 loài gỗ trong 10-15 giây bằng điện thoại thông minh
Phần mềm (app) VNUF-Wood được phát triển trên nền tảng Android và iOS cho điện thoại thông minh. Do yêu cầu phần mềm chạy trên điện thoại thông mình, nên cần một model nhẹ, nhanh, đáp ứng được phần cứng của điện thoại thông minh. Vì vậy, giữa rất nhiều model thì MobileNet của Tensorflow là 1 lựa chọn tối ưu cho việc giải quyết bài toán nhận diện ảnh qua điện thoại. Sau khi training cho máy và tạo ra mạng neural ảo, mạng neural đó sẽ được đưa vào phần mềm cài đặt trên điện thoại, và được sử dụng khi nhận diện ảnh.
Trên cơ sở chụp ảnh trực tiếp mặt cắt ngang của gỗ (qua kính macro lens phóng đại 15 lần) để nhận biết được từng loài gỗ. Với thao tác đơn giản và dụng cụ cầm tay, chúng ta hoàn toàn có thể nhận biết nhanh 1 loài gỗ bất kỳ (trong nhóm 50 loài gỗ trên) trong thời gian thao tác khoảng 10-15 giây (chủ yếu là thời gian giữ để lấy ảnh nét cho máy nhận dạng chính xác loài gỗ). Phần mềm này có 1 số tính năng nổi bật sau:
+ Hoạt động offline.
+ Cho phép cập nhật dữ liệu tự động từ web.
+ Thông tin phong phú: tên, phân loại, cấu tạo, phân bố, đặc tính, sử dụng, tình trạng bảo tồn.
+ Nhận biết qua ảnh chụp gửi từ hiện trường.
+ Ứng dụng trên nền tảng hệ điều hành Android và iOS.
Thay lời kết
VNUF-Wood là 1 ứng dụng (app) có thể nhận biết khá nhanh và chính xác 50 loài gỗ lưu hành phổ biến trên địa bàn Hà Nội. Với thao tác và công cụ đơn giản, cán bộ kiểm lâm hoàn toàn có thể nhận biết chính xác 50 loài gỗ nêu trên một cách khách quan và đưa ra hướng xử lý kịp thời khi xử lý các vụ việc vi phạm hành chính. Đây là công cụ hỗ trợ đắc lực cho lực lượng kiểm lâm cũng như các lực lượng quản lý lâm sản khác trong việc kiểm soát và ngăn ngừa các hành vi buôn bán và vận chuyển các loài gỗ bất hợp pháp, góp phần thực thi pháp luật và tuân thủ các cam kết quốc tế mà Việt Nam đã ký kết như VPA/FLEGT khi sản phẩm gỗ Việt Nam vào thị trường EU hay đạo luật Lacey khi vào thị trường Mỹ.
* Sản phẩm do Chi cục Kiểm lâm Hà Nội hỗ trợ tài chính thực hiện thông qua gói thầu “Xây dựng cơ sở dữ liệu nhận biết nhanh tên gỗ, cho các loại gỗ lưu hành phổ biến trên địa bàn TP Hà Nội nhằm phục vụ công tác kiểm tra, giám sát, quản lý của Chi cục Kiểm lâm Hà Nội”.
Nguồn: PGS.TS Lê Xuân Phương, ThS Nguyễn Thị Loan, PGS.TS Vũ Mạnh Tường, PGS.TS Đồng Thanh Hải- https://vjst.vn/vn/tin-tuc/3397/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-nhan-biet-nhanh-go-tren-dien-thoai-thong-minh.aspx
Đăng ngày: 18/06/2020