Tiểu luận về hệ thống tự động nhận diện biển báo giao thông hỗ trợ xe tự lái

• Tác giả: Hoàng Anh Dũng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Xuân Hạ
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Cơ điện tử
• Đề tài: Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Cho Xe Tự Lái Trong Điều Kiện Khó Khăn
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XE TỰ LÁI
• 1.1. Công nghệ xe tự lái và các ứng dụng hiện nay
• 1.2. Các cấp độ của xe tự lái
• 1.3. Những ứng dụng của AI trong xe tự lái
• 1.4. Bài toán trích xuất thông tin môi trường trong xe tự lái
• 1.4.1. Học máy, học sâu
• 1.4.2. Phương pháp huấn luyện các mô hình học sâu
• 1.4.3. Overfitting – Quá khớp
• 1.4.4. Phân loại các bài toán trong thị giác máy
• 1.4.4.1. Bài toán phát hiện vật thể (object detection) và các mạng xương sống phổ biến trong mô hình học sâu
• 1.4.4.1.1. Các mô hình nhận diện vật thể
• 1.4.4.1.2. Các mạng xương sống (backbone) phổ biến
• 1.4.4.1.3. Các điều kiện thách thức trong môi trường thực tế
• 1.4.4.1.3.1. Biển báo giao thông được quan sát với kích thước nhỏ
• 1.4.4.1.3.2. Các điều kiện challenging khác
• 1.5. Các kĩ thuật xử lí nâng cao hiệu suất cho mô hình
• 3. HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG
• 3.1. Huấn luyện mô hình phát hiện biển báo giao thông
• 3.1.1. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.1.2. Chuyển định dạng dữ liệu
• 3.1.3. Huấn luyện mô hình
• 3.2. Huấn luyện mô hình phần loại biển báo giao thông
• 3.2.1. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.2.2. Chuyển định dạng dữ liệu
• 3.2.3. Huấn luyện mô hình
• 3.3. Kết hợp 2 model detector và classifier để được model cuối cùng phát hiện và phân loại biển báo giao thông
• 3.4. Hướng phát triển của đồ án trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về hệ thống nhận diện biển báo giao thông

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông cho xe tự lái là một phần quan trọng trong việc đảm bảo an toàn giao thông. Hệ thống này sử dụng các công nghệ nhận diện tiên tiến để phát hiện và phân loại các loại biển báo giao thông khác nhau. Việc nhận diện chính xác các biển báo là rất cần thiết, đặc biệt trong các điều kiện khó khăn như thời tiết xấu hoặc ánh sáng yếu. Hệ thống này không chỉ giúp xe tự lái hoạt động hiệu quả mà còn góp phần vào việc xây dựng một hệ thống giao thông thông minh hơn.

1.1. Tầm quan trọng của nhận diện biển báo giao thông

Việc nhận diện biển báo giao thông chính xác là yếu tố quyết định trong việc đảm bảo an toàn giao thông. Các biển báo cung cấp thông tin quan trọng về tốc độ, hướng đi và các quy định giao thông. Hệ thống nhận diện biển báo giúp xe tự lái hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh, từ đó đưa ra các quyết định điều khiển chính xác. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống giao thông phức tạp, nơi mà sự chậm trễ trong việc nhận diện có thể dẫn đến tai nạn.

II. Công nghệ và phương pháp nhận diện

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông sử dụng các công nghệ nhận diện hình ảnh và học sâu để phân tích và nhận diện các biển báo. Các mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Networks) được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện và phân loại biển báo. Ngoài ra, các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh cũng được sử dụng để nâng cao hiệu suất của mô hình. Việc áp dụng các công nghệ này giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện khó khăn, như khi biển báo bị che khuất hoặc bị hư hỏng.

2.1. Các kỹ thuật xử lý hình ảnh

Các kỹ thuật xử lý hình ảnh như chỉnh sửa anchor box và phân tích hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng nhận diện của hệ thống. Chỉnh sửa anchor box giúp mô hình nhận diện các biển báo có kích thước nhỏ hơn, trong khi phân tích hình ảnh giúp xác định các đặc điểm quan trọng của biển báo. Những kỹ thuật này không chỉ giúp tăng cường độ chính xác mà còn giảm thiểu tỷ lệ false positive trong quá trình nhận diện.

III. Thách thức trong nhận diện biển báo giao thông

Mặc dù công nghệ nhận diện biển báo giao thông đã phát triển mạnh mẽ, vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các điều kiện môi trường như ánh sáng yếu, thời tiết xấu, và sự xuất hiện của các vật thể khác có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống. Hệ thống cần phải được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các tình huống này. Việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ và khả năng tự động hóa giao thông sẽ giúp cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện khó khăn.

3.1. Các điều kiện thách thức

Các điều kiện như mưa, sương mù, và đêm tối có thể làm giảm khả năng nhận diện của hệ thống. Hệ thống cần phải được trang bị các cảm biến và công nghệ tiên tiến để có thể hoạt động hiệu quả trong những điều kiện này. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp để cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện thách thức là rất cần thiết để đảm bảo an toàn giao thông cho xe tự lái.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển xe tự lái. Nó không chỉ giúp xe tự lái hoạt động an toàn hơn mà còn góp phần vào việc xây dựng một hệ thống giao thông thông minh. Các ứng dụng này bao gồm việc cải thiện khả năng điều hướng, giảm thiểu tai nạn giao thông, và tối ưu hóa lưu lượng giao thông. Hệ thống cũng có thể được tích hợp vào các ứng dụng khác như hỗ trợ lái xe và quản lý giao thông.

4.1. Tương lai của hệ thống nhận diện

Tương lai của hệ thống nhận diện biển báo giao thông hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy. Các nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào việc phát triển các mô hình nhận diện mạnh mẽ hơn, có khả năng hoạt động trong các điều kiện khó khăn. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển xe tự lái và hệ thống giao thông thông minh trong tương lai.