I. Giới thiệu chung
Hệ thống giám sát giao thông tự động đang trở thành một phần quan trọng trong việc quản lý giao thông hiện đại. Khóa luận này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống giám sát giao thông tự động hỗ trợ đếm xe và đo tốc độ bằng cách sử dụng công nghệ AI. Mục tiêu chính là cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc giám sát giao thông, đặc biệt là trong điều kiện giao thông phức tạp tại Việt Nam.
1.1. Thách thức và mục tiêu
Môi trường giao thông Việt Nam đặt ra nhiều thách thức như mật độ phương tiện cao và đa dạng. Việc xây dựng hệ thống giám sát giao thông tự động đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề như thiếu dữ liệu huấn luyện, chọn lựa thuật toán phát hiện đối tượng hiệu quả, và cải thiện độ chính xác trong quá trình theo vết. Mục tiêu của khóa luận là tìm hiểu và áp dụng các công nghệ như CNN, YOLOv4, và Kalman Filter để xây dựng một hệ thống giám sát giao thông thông minh.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc xây dựng tập dữ liệu giao thông tại TP. Hồ Chí Minh, sử dụng YOLOv4 để phát hiện đối tượng, và kết hợp Kalman Filter với giải thuật Hungary để theo vết. Hệ thống cũng bao gồm các thuật toán đếm xe và đo tốc độ, nhằm cung cấp một giải pháp toàn diện cho bài toán giám sát giao thông.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến hệ thống giám sát giao thông tự động, bao gồm tổng quan về các hệ thống giám sát truyền thống và thông minh, cũng như các công nghệ nền tảng như CNN và YOLOv4.
2.1. Hệ thống giám sát truyền thống
Hệ thống giám sát truyền thống bao gồm các camera ghi hình và truyền tín hiệu về trung tâm giám sát. Ưu điểm của hệ thống này là khả năng giám sát nhiều điểm cùng lúc và lưu trữ dữ liệu trong thời gian dài. Tuy nhiên, hệ thống này thiếu khả năng phân tích tự động và phụ thuộc nhiều vào con người.
2.2. Hệ thống giám sát thông minh
Hệ thống giám sát thông minh là sự kết hợp giữa các thuật toán phát hiện đối tượng và theo vết, giúp tự động hóa quá trình giám sát. Trong khóa luận này, hệ thống được xây dựng để hỗ trợ đếm xe và đo tốc độ, sử dụng các thuật toán như YOLOv4 và Kalman Filter.
2.3. Mạng tích chập CNN
CNN là công nghệ nền tảng trong thị giác máy tính, giúp trích xuất đặc trưng từ hình ảnh. Trong khóa luận, CNN được sử dụng để xử lý hình ảnh đầu vào và tạo ra các bản đồ đặc trưng, làm cơ sở cho các thuật toán phát hiện và theo vết.
III. Giải pháp đề xuất
Chương này trình bày các giải pháp được đề xuất để xây dựng hệ thống giám sát giao thông tự động, bao gồm việc xây dựng tập dữ liệu, lựa chọn thuật toán, và triển khai hệ thống.
3.1. Xây dựng tập dữ liệu
Tập dữ liệu được xây dựng từ các video ghi lại tại các điểm giao thông ở TP. Hồ Chí Minh. Việc này đòi hỏi nhiều công sức để đảm bảo tính đa dạng và chất lượng của dữ liệu, nhằm huấn luyện mô hình YOLOv4 hiệu quả.
3.2. Lựa chọn thuật toán
Khóa luận so sánh hai mô hình phát hiện đối tượng là Single Shot Detector (SSD) và YOLOv4, đồng thời thử nghiệm hai thuật toán theo vết là Linear Kalman Filter và Unscented Kalman Filter. Kết quả cho thấy YOLOv4 và Unscented Kalman Filter mang lại độ chính xác cao hơn.
3.3. Triển khai hệ thống
Hệ thống được triển khai với kiến trúc dựa trên YOLOv4, kết hợp với Kalman Filter và giải thuật Hungary để theo vết đối tượng. Các thuật toán đếm xe và đo tốc độ được tích hợp để cung cấp thông tin giám sát giao thông một cách tự động và chính xác.
IV. Kết quả thực nghiệm
Chương này trình bày các kết quả thực nghiệm của hệ thống giám sát giao thông tự động, bao gồm so sánh hiệu suất giữa các mô hình và đánh giá độ chính xác của hệ thống.
4.1. So sánh SSD và YOLOv4
Kết quả thực nghiệm cho thấy YOLOv4 vượt trội hơn SSD về cả tốc độ và độ chính xác trong việc phát hiện đối tượng. Điều này khẳng định sự lựa chọn YOLOv4 là phù hợp cho bài toán giám sát giao thông.
4.2. Đánh giá thuật toán theo vết
Unscented Kalman Filter cho kết quả theo vết chính xác hơn so với Linear Kalman Filter, đặc biệt trong các tình huống đối tượng bị che khuất hoặc di chuyển nhanh. Điều này giúp cải thiện độ tin cậy của hệ thống.
4.3. Triển khai thực tế
Hệ thống được triển khai thử nghiệm tại một số điểm giao thông ở TP. Hồ Chí Minh, cho thấy khả năng ứng dụng thực tế cao. Kết quả đếm xe và đo tốc độ đạt độ chính xác trên 90%, đáp ứng được yêu cầu của bài toán giám sát giao thông.
V. Kết luận
Khóa luận đã xây dựng thành công một hệ thống giám sát giao thông tự động hỗ trợ đếm xe và đo tốc độ, sử dụng các công nghệ tiên tiến như YOLOv4 và Kalman Filter. Hệ thống không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn có khả năng ứng dụng rộng rãi trong thực tế, góp phần giải quyết các vấn đề giao thông tại Việt Nam.
