Khóa Luận Tốt Nghiệp: Chương Trình Phân Đoạn Ảnh Giao Thông Việt Nam

• Tác giả: Phạm Đình Anh Vũ
• Người hướng dẫn: ThS. Phạm Minh Quân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Chương Trình Phân Đoạn Ảnh Giao Thông Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.3. Những vấn đề còn tồn tại
• 1.4. Mục tiêu khóa luận
• 1.5. Giới hạn đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ DEEP LEARNING VÀ CÁC KIẾN TRÚC MẠNG
• 2.1. Semantic Segmentation
• 2.2. Các kỹ thuật Deep Learning
• 2.3. Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling (LR-ASPP)
• 2.4. Tổng quan về CNN và các khái niệm liên quan
• 2.5. Mask RCNN và các khái niệm liên quan
• 2.6. NVIDIA Jetson TX2 Developer Kit
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Môi trường
• 3.2. Input và output của mô hình
• 3.3. Phương pháp đánh giá
• 3.4. Quy trình xây dựng bộ dữ liệu riêng
• 3.5. Dữ liệu về đường và lề
• 3.6. Dữ liệu về người và xe
• 3.7. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.8. Huấn luyện mô hình trên kiến trúc mạng VGG16
• 3.9. Kiểm thử và đánh giá
• 3.10. Chi tiết quy trình thiết kế dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Kết quả mô hình sau khi training
• 4.2. Quá trình train
• 4.3. So sánh bộ dữ liệu nhóm với bộ dữ liệu CityScapes
• 4.4. Đánh giá bộ dữ liệu của nhóm trên môi trường nước ngoài
• 4.5. Đánh giá mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng Quan Về Chương Trình Phân Đoạn Ảnh Giao Thông Việt Nam

Chương trình phân đoạn ảnh giao thông Việt Nam là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ phân đoạn ảnh trong lĩnh vực giao thông Việt Nam. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và các hệ thống nhúng, việc phân tích và nhận diện các đối tượng trong ảnh giao thông trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Chương trình này không chỉ giúp cải thiện an toàn giao thông mà còn hỗ trợ cho các ứng dụng như xe tự hành.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Công Nghệ Phân Đoạn Ảnh

Công nghệ phân đoạn ảnh đã có những bước tiến lớn trong những năm gần đây. Các nghiên cứu về hệ thống nhận diện giao thông đã được thực hiện tại nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam. Việc áp dụng các mô hình học sâu như Mask R-CNN đã giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện các đối tượng giao thông.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phân Đoạn Ảnh Trong Giao Thông

Phân đoạn ảnh giúp xác định vị trí và hình dạng của các đối tượng trong ảnh, từ đó hỗ trợ cho việc giám sát giao thông và cải thiện an toàn. Việc áp dụng công nghệ này trong giao thông Việt Nam là rất cần thiết để giải quyết các vấn đề như ùn tắc và tai nạn giao thông.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Phân Đoạn Ảnh Giao Thông

Mặc dù công nghệ phân đoạn ảnh đã phát triển, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc áp dụng tại Việt Nam. Các vấn đề như thiếu dữ liệu huấn luyện, sự đa dạng của các loại đường và phương tiện giao thông là những yếu tố cần được giải quyết.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Huấn Luyện Chất Lượng

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thiếu dữ liệu huấn luyện chất lượng cho các mô hình phân tích dữ liệu giao thông. Các bộ dữ liệu hiện có thường không phản ánh đúng thực tế giao thông tại Việt Nam.

2.2. Đặc Điểm Đường Xá Việt Nam

Đường xá tại Việt Nam có nhiều đặc điểm khác biệt so với các nước phát triển, như đường hẹp, nhiều loại phương tiện và người đi bộ. Điều này tạo ra khó khăn trong việc áp dụng các mô hình đã được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khác.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Phân Đoạn Ảnh

Để giải quyết các vấn đề trong phân đoạn ảnh giao thông, nhóm nghiên cứu đã áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm việc xây dựng bộ dữ liệu riêng và sử dụng các kiến trúc mạng học sâu.

3.1. Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Riêng

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành thu thập và gán nhãn thủ công cho hơn 13,000 ảnh giao thông tại Việt Nam. Bộ dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình phân đoạn ảnh, đảm bảo tính chính xác và phù hợp với thực tế.

3.2. Ứng Dụng Các Kiến Trúc Mạng Học Sâu

Các kiến trúc như MobileNetV3 và Mask R-CNN đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc phân đoạn ảnh. Việc lựa chọn kiến trúc phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác cao trong các ứng dụng thực tế.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Chương Trình Phân Đoạn Ảnh

Chương trình phân đoạn ảnh giao thông không chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống. Các ứng dụng này bao gồm hỗ trợ cho xe tự hành và cải thiện hệ thống giám sát giao thông.

4.1. Hỗ Trợ Xe Tự Hành

Chương trình phân đoạn ảnh giúp xe tự hành nhận diện và phân loại các đối tượng trong môi trường giao thông, từ đó đưa ra quyết định lái xe an toàn hơn. Điều này rất quan trọng trong việc phát triển công nghệ xe tự hành tại Việt Nam.

4.2. Cải Thiện Hệ Thống Giám Sát Giao Thông

Việc áp dụng công nghệ phân đoạn ảnh trong hệ thống giám sát giao thông giúp cải thiện khả năng phát hiện và xử lý các tình huống giao thông, từ đó giảm thiểu tai nạn và ùn tắc.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Chương trình phân đoạn ảnh giao thông Việt Nam đã đạt được nhiều kết quả khả quan, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và mở rộng ứng dụng của công nghệ này.

5.1. Cải Thiện Độ Chính Xác

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình phân đoạn ảnh để cải thiện độ chính xác, đặc biệt là trong các điều kiện giao thông phức tạp tại Việt Nam.

5.2. Mở Rộng Ứng Dụng

Ngoài việc hỗ trợ xe tự hành, công nghệ phân đoạn ảnh còn có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác như an ninh, giám sát và quản lý đô thị, từ đó mang lại giá trị lớn cho xã hội.