Đồ án HCMUTE: Cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

• Tác giả: Phan Đoàn Tiến Bình
• Người hướng dẫn: TS. Lê Mỹ Hà
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Hiểu Biết Cảnh Quan Cho Hệ Thống Hỗ Trợ Lái Trong Môi Trường Đô Thị Với Thị Giác Máy Tính
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• Nhiệm vụ đồ án
• Trang nhận xét của giảng viên hướng dẫn
• Trang nhận xét của giảng viên phản biện
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT (Tiếng Việt)
• TÓM TẮT (Tiếng Anh)
• MỤC LỤC
• Danh mục các từ viết tắt
• Danh mục các bảng biểu
• Danh mục hình ảnh, biểu đồ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các xe tự lái
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Thị giác máy tính
• 2.2. Phát hiện đối tượng
• 2.3. Đặc trưng phát hiện đối tượng
• 2.4. Thuật toán AdaBoost – Thuật toán Viola-Jones
• 2.5. Bộ phân loại xếp tầng
• 3. CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 3.1. Hệ thống phát hiện đối tượng
• 3.2. Kết quả thực nghiệm
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hướng phát triển
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục

I. Tổng quan

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ, hệ thống hỗ trợ lái tự động đã trở thành một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Công nghệ hỗ trợ lái không chỉ giúp nâng cao an toàn giao thông mà còn cải thiện trải nghiệm lái xe. Thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện và phân tích môi trường xung quanh, từ đó hỗ trợ cho các hệ thống điều khiển tự động. Các nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình để nhận diện đối tượng, như xe cộ và người đi bộ, nhằm tối ưu hóa an toàn giao thông. Việc áp dụng công nghệ ô tô hiện đại như xe tự lái đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện hệ thống giao thông thông minh.

II. Cơ sở lý thuyết

Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về thị giác máy tính và các phương pháp phát hiện đối tượng. Phát hiện đối tượng là một trong những nhiệm vụ chính của thị giác máy tính, cho phép nhận diện và phân loại các đối tượng trong ảnh. Các phương pháp như AdaBoost và HOG được sử dụng để cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện xe và người đi bộ. Việc áp dụng các thuật toán này không chỉ giúp tăng tốc độ phát hiện mà còn nâng cao hiệu suất của hệ thống hỗ trợ lái. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng công nghệ tiên tiến trong lái xe có thể giảm thiểu tai nạn giao thông và nâng cao trải nghiệm lái xe cho người dùng.

2.1 Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là lĩnh vực nghiên cứu nhằm phát triển các phương pháp để máy tính có thể 'nhìn thấy' và hiểu được hình ảnh. Các ứng dụng của thị giác máy tính rất đa dạng, từ nhận diện khuôn mặt đến phân tích hình ảnh y tế. Trong bối cảnh giao thông đô thị, thị giác máy tính giúp nhận diện các đối tượng như xe cộ và người đi bộ, từ đó hỗ trợ cho hệ thống giao thông thông minh.

2.2 Phát hiện đối tượng

Phát hiện đối tượng là quá trình xác định sự hiện diện của các đối tượng trong ảnh. Các phương pháp như Haar-like features và SVM được sử dụng để phát hiện xe và người đi bộ. Việc áp dụng các phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ phát hiện, từ đó nâng cao hiệu quả của hệ thống hỗ trợ lái tự động. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc phát hiện chính xác các đối tượng trong môi trường giao thông là rất quan trọng để đảm bảo an toàn giao thông.

III. Hệ thống phát hiện đối tượng

Hệ thống phát hiện đối tượng được xây dựng dựa trên các thuật toán đã được nghiên cứu. Sử dụng phần mềm Matlab và các công cụ như AdaBoost, nhóm nghiên cứu đã phát triển một bộ phân loại xếp tầng để nhận diện xe và người đi bộ. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện đối tượng với độ chính xác cao, góp phần vào việc phát triển hệ thống giao thông thông minh. Việc áp dụng công nghệ ô tô hiện đại trong phát hiện đối tượng không chỉ giúp nâng cao an toàn giao thông mà còn tạo ra một môi trường giao thông hiệu quả hơn.

3.1 Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống phát hiện đối tượng đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện xe và người đi bộ. Các thử nghiệm được thực hiện trong nhiều điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau, cho thấy tính linh hoạt và hiệu quả của hệ thống hỗ trợ lái. Việc áp dụng các thuật toán tiên tiến như AdaBoost đã giúp cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác của hệ thống.

IV. Kết luận và Hướng phát triển

Đề tài nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng thị giác máy tính trong hệ thống hỗ trợ lái tự động có thể mang lại nhiều lợi ích cho giao thông đô thị. Các kết quả đạt được từ nghiên cứu không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể được ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống giao thông thông minh. Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của hệ thống trong các điều kiện thực tế phức tạp hơn, từ đó nâng cao an toàn giao thông và hiệu quả của hệ thống giao thông thông minh.