Nhóm nghiên cứu - TS. Kim Đình Thái - Trường Quốc tế - ĐHQGHN

Thông tin Nhóm nghiên cứu Thị giác máy tính và Robot (CVR) STT Các trường thông tin Tiếng Việt Tiếng Anh 1 Tên nhóm nghiên cứu Thị giác máy tính và Robot (CVR) Computer Vision and Robotics (CVR) 2 Lĩnh vực nghiên cứu Phát triển các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân tích và hiểu dữ liệu hình ảnh/video.
Nghiên cứu các thuật toán tái tạo hình ảnh 3 chiều (3D) từ các hình ảnh 2 chiều (2D) Phát hiện, nhận diện và phân tích chuyển động đối tượng trong các khung hình video.
Nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ thực tế ảo AR/VR. Phát triển các thuật toán điều khiển, kết hợp xử lý hình ảnh vào hệ thống robot để có thể điều hướng và tương tác với môi trường.
Developing artificial intelligence algorithms to analyze and understand image/video data.
Researching algorithms to reconstruct 3D images from 2D images.
Detecting, recognizing, and analyzing object motion in video frames.
Researching and applying augmented reality/virtual reality (AR/VR) technologies.
Developing control algorithms and integrating image processing into robot systems to navigate and interact with the environment.
3 Hướng nghiên cứu chính Phát triển các mô hình học sâu và các kỹ thuật mới nhằm cải thiện độ chính xác và làm nhẹ mô hình.
Phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực khác nhau: giáo dục, y tế, công nghiệp, nông nghiệp... Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo – thị giác máy tính, kết hợp với thuật toán điều khiển các hệ thống Robotics Developing advanced deep learning models and innovative techniques to enhance accuracy and optimize efficiency.
Building artificial intelligence applications across diverse sectors such as education, healthcare, industry, and agriculture.
Investigating using artificial intelligence, specifically in computer vision, and integrating algorithms for controlling Robotics systems.
4 Câu hỏi nghiên cứu Làm thế nào để phát triển và cải thiện hiệu suất của các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu hình ảnh/video?
Cách nào để tái tạo hình ảnh 3D từ hình ảnh 2D một cách chính xác và hiệu quả?
Làm thế nào để phát hiện, nhận diện và phân tích chuyển động đối tượng trong video một cách tự động và chính xác?
Trong ứng dụng thực tế ảo (AR) và thực tế ảo (VR), làm thế nào để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng tính tương tác?
Cách nào để phát triển thuật toán điều khiển đáng tin cậy kết hợp với xử lý hình ảnh để điều hướng và tương tác hiệu quả với môi trường trong robot?
How to develop and improve the performance of artificial intelligence algorithms for analyzing image/video data?
What are the methods to reconstruct 3D images from 2D images accurately and efficiently?
How can object motion in video frames be automatically and accurately detected, recognized, and analyzed?
In AR/VR applications, how do we optimize user experience and enhance interactivity?
How can we develop reliable control algorithms that integrate image processing for effective navigation and interaction with the environment in robots?
5 Đề tài, dự án đã thực hiện Nghiên cứu thiết thế thuật toán điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho xe tự hành (Đã nghiệm thu) Thiết kế bộ quan sát thích nghi cho hệ cầu trục 3D với sáu bậc tự do dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Đã nghiệm thu) Research on designing adaptive trajectory tracking control algorithms for autonomous vehicles (Done). Designing an adaptive observation system for a 3D overhead crane with six degrees of freedom based on artificial neural networks (Done). 6 Đề tài, dự án đang thực hiện Nghiên cứu và phát triển phương pháp học sâu nâng cao hỗ trợ phát hiện bệnh hại cây dâu tây ở Việt Nam.
Nghiên cứu thiết kế hệ thống mô phỏng giám sát và đánh giá kỹ năng mổ của bác sĩ cho phẫu thuật nội soi dựa trên các phương pháp học máy nâng cao (Đề tài cấp ĐHQG) Research and development of advanced deep learning methods to support the detection of strawberry pests in Vietnam.
Research on Designing a Monitoring and Evaluation Simulation System for Surgeons’ Laparoscopic Skills based on Advanced Machine Learning Methods (VNU Project). 7 Các công bố gần nhất ISI/Scopus Papers Ha, N. T. P. M., Nguyen, D. C., Do, M. T., Kim, D. T., & Le, X. H. (2024). Plant pathology identification using local-global feature level based on transformer.
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 34(3). (Scopus Q3) T. D. Kim, D. Manh Do, D. Hoang, T. N. Pham, M. -H. Ha and H. X. Le, “A Novel Separation Principle-Based Stabilization for 6-Dof Overhead Crane Under Fault Injection Data Onslaught, in IEEE Access, vol.
11, pp.
102531-102549, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3311318. (SCIE Q1) Hoang, D., Pham, N. T., Le, X. H., Do, D. M., Nguyen, N. L., & Kim, T. D. (2023). Adaptive cooperation of optimal linear quadratic regulator and lumped disturbance rejection estimator-based tracking control for robotic manipulators.
International Journal of Dynamics and Control, 1-14. (Scopus Q2) Dang, S. T., Dinh, X. M., Kim, T. D., Xuan, H. L., & Ha, M. H. (2023). Adaptive Backstepping Hierarchical Sliding Mode Control for 3-Wheeled Mobile Robots Based on RBF Neural Networks.
Electronics, 12(11), 2345. (SCIE Q2) D. T. Kim, C.-H. Cheng, D.-G. Liu, K. C. J. Liu, and W. S. W. Huang, “Designing a New Endoscope for Panoramic-View with Focus-Area 3D-Vision in Minimally Invasive Surgery, Journal of Medical and Biological Engineering, pp.
1-16, 2019. (SCIE Q3) D. T. Kim, C. H. Cheng, D. G. Liu, K.-C. J. Liu, S. W. W. Huang, and S. T. Tran, “Performance Improvement for Two-Lens Panoramic Endoscopic System during Minimally Invasive Surgery, Journal of Healthcare Engineering, vol.
2019, 2019. (SCIE Q2) Kim, D. T., Nguyen, V. T., Cheng, C. H., Liu, D. G., Liu, K. C. J., & Huang, K. C. J., “Speed improvement in image stitching for panoramic dynamic images during minimally invasive surgery, Journal of Healthcare Engineering, 2018. (SCIE Q2) Kim, T. D., Nguyen, T., Manh Do, D., & Le, H. X, “Adaptive neural network hierarchical sliding mode control for six degrees of freedom overhead crane, Asian Journal of Control, 2022 (SCIE Q2) Kim, T. D., Nguyen, L. N., Dinh, X. M., & Le, H. X. (2022). “Adaptive Hierarchical Sliding Mode Control Design for 3D Ship-Mounted Container Crane with Saturating Actuators. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, 33(6), 1643-1658. (SCIE Q2) Le, H. X., Kim, T. D., Hoang, Q. D., Pham, M. V., Nguyen, T. V., Pham, H. V., & Do, D. M. “Adaptive fuzzy backstepping hierarchical sliding mode control for six degrees of freedom overhead crane. International Journal of Dynamics and Control, 1-19, (2022) (Scopus Q2) Q. V. Vu, T. A. Dinh, T. V. Nguyen, H. V. Tran, H. X. Le, H. V. Pham, D. T. Kim, L.Nguyen, “An Adaptive Hierarchical Sliding Mode Controller for Autonomous Underwater Vehicles, Electronics, vol.
10, no.
18, Art.
no.
18, 2021, (SCIE Q2). U. T. T. Hoang Hoang, D. T. Kim, H. X. Le, D. X. Pham, T. V. Nguyen, “Adaptive Fuzzy Hierarchical Sliding Mode Control for Ball Segway, Automatic Control and Computer Sciences, 2021 (SCOPUS Q3) Conference Papers Tran, H. L., Pham, V. N., Nguyen, D. T., Do Ba, Q. H., Le, X. H., & Kim, D. T. (2024). Diagnosing electric motor faults based on vibration signals using YOLOv8. Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Do Ba, Q. H., Pham, V. N., Nguyen, V. T., Nguyen, Q. M., Vo, B. T., Ha, M. H., & Kim, D. T. (2024). Developed a tomato-condition classification system using image processing and YOLO technology.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Le, D. A. T., Vo, B. T., Pham, V. N., Do Ba, Q. H., Nguyen, T. N., Ha, M. H., & Kim, D. T. (2024). Patient remote monitoring system using MQTT protocol for ECG signals.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Kim, T. D., Duc, Q. A. N., Nguyen, T. M., Nguyen, M. A., Pham, H. B., & Do, T. T. (2024). Lychee instance segmentation at different growth stages using YOLOv8-seg model.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Kim, T. D., Dao, N. N., Tran, D. V., Tran, A. L. Q., & Pham, D. A. (2024). Surgical tool detection and pose estimation using YOLOv8-pose model: A study on clipper tool.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Duc, Q. A. N., Kim, T. D.*, Nguyen, Q. C., Thi, T. H. N., Vu, Q., Do Xuan, M. D., & Nguyen, V. N. (2024). Optimizing traffic light control using YOLOv8 for real-time vehicle detection and traffic density.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Anh, N. D. Q., Ha, M. H., Nguyen, Q. C., Thi, T. H. N., Vu, Q., Minh-Duc, D. X., Nguyen, D. C. & Kim, T. D. (2024). VNEMOS: Vietnamese speech emotion inference using deep neural networks.
Proceedings of the 2024 9th International Conference on Integrated Circuits, Design, and Systems.
Ha, M. H., Thai, K. D., & Vinh, D. C. (2024). Lightweight rendezvous model based on pruning and knowledge distillation for action triplet recognition in laparoscopic surgery videos.
Proceedings of the International Conference on Intelligent Systems & Networks, 11–20. Nguyen, M. T., Kim, T. D.*, Ha, M. H., Do, A. L., Nguyen, L. A., & Ngo, D. L. (2023). Advanced learning-based segmentation of liver and tumor 3D images for early disease diagnosis.
Proceedings of the 2023 RIVF International Conference on Computing and Communication.
Do, M. T., Kim, T. D.*, Ha, M. H., Chen, O. T. C., Nguyen, D. C., & Tran, A. L. Q. (2023). An effective method for detecting personal protective equipment at real construction sites using the improved YOLOv5s with SIoU loss function.
Proceedings of the 2023 RIVF International Conference on Computing and Communication.
Le, H. B., Kim, T. D.*, Ha, M. H., Tran, A. L. Q., Nguyen, D. T., & Dinh, X. M. (2023, July). Robust Surgical Tool Detection in Laparoscopic Surgery using YOLOv8 Model.
In 2023 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE) (pp.
537-542). IEEE. Nguyễn V.T., Lê T.T.H., Nguyễn T.Q., Hà M.H., & Kim Đ.T. (2023). Phương pháp cắt tỉa làm nhẹ mô hình Rendezvous ứng dụng nhận diện bộ ba hành động trong video phẫu thuật nội soi.
Trong Hội thảo Quốc gia lần thứ XXVI “Một số vấn đề chọn lọc về Công nghệ thông tin và Truyền thông – VNICT 2023. N. V. Thien, K. D. Thai*, L. X. Hai, and N. L. Hoang, “Designing A Control System For Endoscope Camera Using Deep Neural Network, Proceedings of the 14th National Conference on Fundamental and Applied Information Technology Research, 2021. (FAIR’s 2021) Hoang, D., Do Manh, D., Kim, T. D., Le, H. X., Pham, T. N., Thai, N. H., & Nguyen, L. M. (2022). Optimizing Reference Model for Disturbance Rejection Controller for 3-DoF Robot Manipulator, in Annals of Computer Science and Information Systems, 33, 121-127. D. T. Kim and C. Cheng, “A panoramic stitching vision performance improvement technique for Minimally Invasive Surgery, in 2016 5th International Symposium on Next-Generation Electronics (ISNE), Hsinchu, Taiwan, May 2016, pp.
1–2. D. T. Kim, C.-H. Cheng, and D.-G. Liu, “A Stable Video Stitching Technique for Minimally Invasive Surgery, in Proceedings of the 2019 9th International Conference on Biomedical Engineering and Technology, 2019: ACM, pp.
266-269. Ha, M. H., Le, M. H., Dang, K. N., & Kim, D. T. (2022, October). Action Recognition of Traffic Police by Attentive for Self-Driving Vehicles.
In 2022 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC) (pp.
75-79). IEEE. D. T. Kim, “Phát hiện dụng cụ phẫu thuật thời gian thực cho phẫu thuật nội soi dựa trên mạng nơ-ron tích chập, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Công nghiệp, 2021. Nguyễn V.T., Đỗ M.T., Kim Đ.T.*, Lê X.H., Hà M.H., Phạm N.T., Nguyễn L.H., Đặng H.B. (2022). Phát hiện trang bị bảo hộ lao động cá nhân trong các công trường xây dựng dựa trên mạng nơ-ron học sâu YOLOv7. Trong Hội thảo Quốc gia lần thứ XXV về các vấn đề Công nghệ thông tin được chọn lọc (VNICT2022), Việt Nam.
Ha, M.H., Kiet, T.M.T., Thai, K.D., Hai, L.X., & Thanh, P.N. (2022). Convolutional Neural Network Based Attentive Model for Vehicle License Plate Identification.
In The 3rd International Conference on Human-centered Artificial Intelligence (C4H2022) Tran, A., Kim, T.*, Ha, H., Le, H., Pham, T., & Nguyen, L. (2022). Deep Neural network for Surgical-tools Detection in minimally invasive surgery.
In The 3rd International Conference on Human-centered Artificial Intelligence (C4H2022) Chi Tran and Thai Kim*, “Counterintuitive Perception & Cognitive Computing, The 3rd International Conference on Human-centered Artificial Intelligence (C4H2022) M. -T. Nguyen, T. Dinh Kim*, M. -H. Ha, A. -L. Do, L. -A. Nguyen and D. -L. Ngo, “Advanced Learning-Based Segmentation of Liver and Tumor 3D Images for Early Disease Diagnosis, 2023 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF), Hanoi, Vietnam, 2023, pp.
101-106, doi: 10.1109/RIVF60135.2023.10471798. M. -T. Do, T. Dinh Kim*, M. -H. Ha, O. Tzyh-Chiang Chen, D. -C. Nguyen and A. Long Quang Tran, “An Effective Method for Detecting Personal Protective Equipment at Real Construction Sites Using the Improved YOLOv5s with SIoU Loss Function, 2023 RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF), Hanoi, Vietnam, 2023, pp.
430-434, doi: 10.1109/RIVF60135.2023.10471799. II. Sách và Chương sách Do, V. Q., Hoang-Thi, C., Pham, T. T., Bui, N. L., Kim, D. T., & Chu, D. T. (2024). Computational tools supporting known miRNA identification.
Progress in Molecular Biology and Translational Science, 203, 225–242. II. Books and Book Do, V. Q., Hoang-Thi, C., Pham, T. T., Bui, N. L., Kim, D. T., & Chu, D. T. (2024). Computational tools supporting known miRNA identification.
Progress in Molecular Biology and Translational Science, 203, 225–242. 8 Các thành viên Members 8.1 Trưởng nhóm Leader Họ và tên TS. Kim Đình Thái PhD. Dinh-Thai Kim Đơn vị (Affiliation) Khoa Các khoa học ứng dụng, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội International School, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam Lĩnh vực nghiên cứu (Disciplines) Khoa học dữ liệu & Trí tuệ nhân tạo Lý thuyết điều khiển và Robot Hệ thống nhúng và IoT Data Science & Artificial Intelligence Control Theory and Robotics Embedded Systems and IoT 8.2 Thành viên: Members 1 TS. Lê Xuân Hải, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Dr.
Xuan-Hai Le, International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 2 TS. Hà Mạnh Hùng, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Dr.
Manh-Hung Ha, International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 3 PGS. TS Nguyễn Như Tùng, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Assoc.
Prof.
Nhu-Tung Nguyen, International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 4 Nguyễn Văn Ninh, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Van-Ninh Nguyen, International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 5 Đỗ Mạnh Tuấn, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Manh-Tuan Do, International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 5 Trần Long Quang Anh, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Long Quang Anh-Tran, Master of International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 6 Nguyễn Đức Chinh, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội Duc-Chinh Nguyen, Master of International School, Vietnam National University Hanoi, Vietnam 7 TS. Phạm Văn Nam, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội PhD. Van-Nam-Pham, Hanoi University of Industry, Vietnam 9 Thông tin liên hệ Họ và tên: TS. Kim Đình Thái Email: thaikd@vnu.edu.vn Điện thoại: (+84)966575484 Phòng nghiên cứu và phát triển công nghệ tiên tiến, Phòng 613, Toà nhà ADMI, Số 1, Đường Trịnh Văn Bô, Quận Nam Từ Liêm, Thành phố Hà Nội Name: Dinh-Thai Kim Email: thaikd@vnu.edu.vn Phone: (+84)966575484 Department of Advanced Technology Research and Development, Room 613, ADMI Building, No.
1, Trinh Van Bo Street, Nam Tu Liem District, Hanoi City, Vietnam