Luận án tiến sĩ về giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu trong nhận dạng đối tượng giao thông

• Trường học: Duy Tan University
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Giải Pháp Học Thích Ứng Trên Mạng Học Sâu Cho Nhận Dạng Đối Tượng Giao Thông
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Đà Nẵng

• COMMITMENT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: OVERVIEW OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
• 1.1. Overview of artificial intelligence
• 1.2. Definition of artificial intelligence
• 1.3. History of artificial intelligence
• 1.4. Machine learning and identification techniques
• 1.4.1. Machine learning applications
• 1.4.2. Video games and robotics
• 1.4.3. Basic recognition techniques in machine learning
• 1.4.4. Support vector machine
• 1.4.5. Artificial neural network
• 1.5. Deep Learning and Adaptive Learning
• 1.5.1. Overview of Deep Learning and Adaptive Learning
• 1.5.2. Deep neural network (DNN)
• 1.5.3. Convolution neural network (CNN)
• 1.6. Domestic and international research
• 2. RECOGNIZING OBJECTS BY DEEP LEARNING
• 2.1. Object recognition problems
• 2.1.1. Problem: Pedestrian action prediction
• 2.1.2. Problem: Vehicle recognition
• 2.2. Solution to pedestrian recognition
• 2.2.1. Extracting features and training classifier model
• 2.2.2. Pedestrian action prediction
• 2.3. Solution to vehicle recognition
• 2.3.1. Sequential Deep Learning architecture
• 2.3.1.1. Extracting features and training classifier model
• 2.3.1.2. Pedestrian detection and action prediction
• 2.3.1.3. Categorical vehicle recognition
• 3. CHAPTER 3: DEVELOPMENT OF ADAPTIVE LEARNING TECHNIQUE IN OBJECT RECOGNITION
• 3.1. Adaptive learning problem in object recognition
• 3.1.1. Overview of solutions
• 3.2. Concept Definitions of System Components
• 3.3. General Structure of the System
• 3.4. Details of the Proposed Architecture
• 3.4.1. Training CNN Model
• 3.4.2. Retraining and updating model
• 4. OPTIMIZING HYPERPARAMETERS IN ADAPTIVE LEARNING
• 4.1. Problem of optimizing hyperparameters
• 4.1.1. Training the initial PDNet model
• 4.1.2. Optimization of learning parameters, update PDNet model
• 4.1.3. Compare with the state - of – the - art models
• CONCLUSION AND DEVELOPMENT DIRECTION
• LIST OF PUBLISHED SCIENTIFIC WORKS RELATED TO THE THESIS

I. Giới thiệu về Giải pháp học thích ứng

Giải pháp học thích ứng trên mạng học sâu cho nhận dạng đối tượng giao thông là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Học thích ứng cho phép hệ thống tự động điều chỉnh và cải thiện khả năng nhận diện của mình theo thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh giao thông, nơi mà sự chính xác trong việc nhận diện đối tượng như xe cộ, người đi bộ và biển báo giao thông là rất cần thiết. Mạng học sâu (Deep Learning) đã chứng minh được hiệu quả vượt trội trong việc xử lý hình ảnh và nhận diện đối tượng, nhờ vào khả năng học từ dữ liệu lớn và phát hiện các đặc trưng phức tạp. Việc áp dụng machine learning và computer vision trong lĩnh vực này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng tự động hóa trong các hệ thống giao thông thông minh.

1.1. Tầm quan trọng của nhận dạng đối tượng giao thông

Nhận dạng đối tượng giao thông là một phần thiết yếu trong việc phát triển các hệ thống giao thông thông minh. Nhận dạng đối tượng không chỉ giúp cải thiện an toàn giao thông mà còn tối ưu hóa lưu lượng giao thông. Các thuật toán như thuật toán học máy và mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được áp dụng để phát triển các mô hình nhận diện chính xác và hiệu quả. Việc sử dụng dữ liệu giao thông từ các camera giám sát và cảm biến giúp hệ thống có thể học hỏi và cải thiện khả năng nhận diện theo thời gian. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao trải nghiệm của người tham gia giao thông.

II. Công nghệ học sâu và học thích ứng

Công nghệ học sâu đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phát triển các hệ thống nhận diện đối tượng. Học thích ứng cho phép các mô hình học từ dữ liệu mới và điều chỉnh các tham số của mình để cải thiện độ chính xác. Việc tối ưu hóa các hyperparameters trong quá trình huấn luyện là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất. Các mô hình như Deep Neural Network (DNN) và Convolutional Neural Network (CNN) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc nhận diện các đối tượng phức tạp trong môi trường giao thông. Sự kết hợp giữa học sâu và học thích ứng không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng tự động hóa trong các hệ thống giao thông thông minh.

2.1. Các mô hình học sâu trong nhận diện đối tượng

Các mô hình học sâu như CNN đã được áp dụng rộng rãi trong nhận diện đối tượng giao thông. CNN có khả năng phát hiện các đặc trưng phức tạp trong hình ảnh, từ đó giúp nhận diện chính xác các đối tượng như xe cộ và người đi bộ. Việc sử dụng mô hình học sâu cho phép hệ thống tự động học hỏi từ dữ liệu mới, cải thiện khả năng nhận diện theo thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh giao thông, nơi mà các điều kiện có thể thay đổi nhanh chóng. Sự phát triển của công nghệ AI và hệ thống thông minh đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hóa giao thông và nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông.

III. Thực tiễn và ứng dụng của giải pháp học thích ứng

Giải pháp học thích ứng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong giao thông. Việc phát triển các hệ thống thông minh có khả năng nhận diện đối tượng giao thông không chỉ giúp cải thiện an toàn mà còn tối ưu hóa lưu lượng giao thông. Các ứng dụng như ADAS (Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến) và hệ thống giao thông thông minh đang ngày càng trở nên phổ biến. Những hệ thống này sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu từ cảm biến và camera, từ đó đưa ra các quyết định thông minh trong thời gian thực. Việc áp dụng giải pháp công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao trải nghiệm của người tham gia giao thông.

3.1. Tương lai của nhận diện đối tượng giao thông

Tương lai của nhận diện đối tượng giao thông hứa hẹn sẽ có nhiều bước tiến vượt bậc nhờ vào sự phát triển của công nghệ học sâu và học thích ứng. Các hệ thống giao thông thông minh sẽ ngày càng trở nên phổ biến, giúp cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông. Việc tích hợp công nghệ AI vào các phương tiện giao thông sẽ tạo ra những giải pháp mới cho các vấn đề giao thông hiện tại. Sự phát triển của các mô hình học sâu sẽ cho phép các hệ thống này tự động học hỏi và cải thiện khả năng nhận diện theo thời gian, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong việc nhận diện đối tượng giao thông.