Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Ứng Dụng Công Nghệ SOC

LỜI CÁM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Các nghiên cứu về hệ thống nhận diện biển báo giao thông

1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước

1.3. Tình hình nghiên cứu trên thế giới

1.4. Mục tiêu đề tài

1.4.1. Mục tiêu tổng quát

1.4.2. Mục tiêu cụ thể

1.5. Kết quả dự kiến

1.6. Giới hạn đề tài

1.7. Bố cục luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG NGHỆ

2.1. Mạng thần kinh tích chập (CNN)

2.1.1. Tầng tích chập (CONV)

2.2. Phát hiện vật thể (Object Detection)

2.2.1. Phương pháp phát hiện vật thể

2.2.2. Intersection Over Union

2.2.3. Non-max Suppression

2.3. Cross Stage Partial Block

2.4. Điểm khác nhau khi so sánh với YOLOv4

2.5. Đánh giá khả năng hoạt động

2.6. Ứng dụng YOLOv4 Tiny

2.7. Field Programmable Gate Array (FPGA)

2.7.1. Kiến trúc FPGA

2.7.2. Các khối tích hợp trên FPGA

2.7.3. Ưu/nhược điểm khi thiết kế trên FPGA

2.8. Mục đích kết hợp Tensorflow và YOLOv4 Tiny

2.9. Hệ thống nhận diện biển báo giao thông

2.9.1. Các công nghệ nhận diện biển báo giao thông

2.9.2. Các công nghệ đầu tiên

2.9.3. Đánh giá và nêu ý tưởng đề xuất

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. ZYNQ UltraScale+ MPSoC

3.2. Board Avnet UltraScale 96V2

3.3. PYNQ framework

3.4. So sánh ưu/nhược điểm

3.5. Kiến trúc hệ thống

3.6. Hiện thực mô hình nhận diện biển báo giao thông trên YOLOv4 Tiny

3.6.1. Tiền xử lý

3.6.2. Tập dữ liệu thô

3.6.3. Gắn nhãn ảnh

3.6.4. Các lớp xuất hiện trong mô hình

3.6.5. Phương pháp phân loại mẫu

3.6.5.1. Phân loại theo khoảng cách thu thập mẫu

3.6.5.2. Phân loại mẫu theo điều kiện môi trường

3.6.6. Hiện thực mô hình YOLOv4 Tiny trên FPGA

3.6.6.1. Ý tưởng thiết kế khối IP YOLOv4 Tiny

3.6.6.2. Thiết kế lớp tích chập

3.6.6.3. Thiết kế khối tổng hợp Pooling

3.6.6.4. Hiện thực hệ thống YOLOv4 Tiny trên FPGA

3.6.6.5. Khối TP YOLOv4 Tiny

3.6.6.6. Sơ đồ khối hệ thống

3.6.6.7. Thiết lập PYNQ framework

3.7. PYNQ trên Ultra96v2

3.8. Thiết kế nhận hình ảnh từ Camera vào hệ thống sử dụng PYNQ Framework

4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Đánh giá tập mô hình huấn luyện

4.2. Kết quả huấn luyện

4.2.1. Kết quả huấn luyện trên từng đối tượng cụ thể

4.2.2. Biểu đồ thông số quá trình huấn luyện

4.2.3. Trực quan hóa mô hình

4.3. Test thực tế mô hình

4.3.1. Kết quả trên hình mẫu

4.3.2. Kết quả chạy video mô phỏng

4.3.3. Kết quả hiện thực phần cứng trên VIVADO 2019

4.3.4. Năng lượng tiêu thụ

4.3.5. Tài nguyên hệ thống

4.3.6. Đóng gói hệ thống

4.3.7. Kết quả mô phỏng hệ thống trên FPGA

4.3.8. So sánh hiệu suất hoạt động với đề tài tham khảo

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết luận

5.2. Những điểm hạn chế

5.3. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Ứng Dụng Công Nghệ SOC

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông ứng dụng công nghệ SOC đang trở thành một phần quan trọng trong việc cải thiện an toàn giao thông. Với sự gia tăng nhanh chóng của các phương tiện giao thông, việc phát triển các hệ thống thông minh để nhận diện và xử lý thông tin từ biển báo giao thông là rất cần thiết. Hệ thống này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả giao thông mà còn giảm thiểu tai nạn giao thông. Việc áp dụng công nghệ SOC cho phép xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, từ đó cung cấp thông tin kịp thời cho người lái.

1.1. Khái niệm về Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông là một ứng dụng của công nghệ thị giác máy tính, cho phép nhận diện và phân loại các loại biển báo giao thông khác nhau. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích hình ảnh và đưa ra các quyết định dựa trên thông tin thu thập được.

1.2. Lợi ích của Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo

Hệ thống nhận diện biển báo giúp nâng cao an toàn giao thông bằng cách cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho người lái. Nó cũng hỗ trợ trong việc tự động hóa các quy trình lái xe, giảm thiểu rủi ro và tai nạn giao thông.

II. Thách Thức trong Việc Phát Triển Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông

Mặc dù công nghệ nhận diện biển báo giao thông đã có những bước tiến đáng kể, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng, thời tiết, và sự đa dạng của biển báo giao thông có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Việc phát triển một hệ thống có khả năng hoạt động hiệu quả trong mọi điều kiện là một thách thức lớn.

2.1. Ảnh Hưởng của Điều Kiện Môi Trường

Điều kiện môi trường như ánh sáng yếu, mưa, hoặc sương mù có thể làm giảm khả năng nhận diện của hệ thống. Các thuật toán cần được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trong những điều kiện này.

2.2. Độ Đa Dạng của Biển Báo Giao Thông

Sự đa dạng về hình dạng, màu sắc và kích thước của biển báo giao thông cũng là một thách thức lớn. Hệ thống cần được huấn luyện với một tập dữ liệu phong phú để có thể nhận diện chính xác trong mọi tình huống.

III. Phương Pháp Phát Triển Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông

Để phát triển hệ thống nhận diện biển báo giao thông, cần áp dụng các phương pháp hiện đại như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các thuật toán học sâu khác. Việc thu thập và xử lý dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác của hệ thống.

3.1. Sử Dụng Mạng Nơ Ron Tích Chập

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh. Nó cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng nhận diện theo thời gian.

3.2. Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu biển báo giao thông từ thực tế và gán nhãn chính xác là rất quan trọng. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình, giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo Giao Thông

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ các phương tiện giao thông thông minh đến các hệ thống giám sát giao thông. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao an toàn mà còn cải thiện hiệu quả giao thông.

4.1. Ứng Dụng Trong Phương Tiện Giao Thông Thông Minh

Hệ thống nhận diện biển báo có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông thông minh, giúp người lái nhận diện và tuân thủ các biển báo giao thông một cách tự động.

4.2. Hệ Thống Giám Sát Giao Thông

Hệ thống cũng có thể được sử dụng trong các hệ thống giám sát giao thông để thu thập dữ liệu và phân tích tình hình giao thông, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai của Hệ Thống Nhận Diện Biển Báo

Hệ thống nhận diện biển báo giao thông ứng dụng công nghệ SOC đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải thiện an toàn giao thông. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để vượt qua các thách thức hiện tại. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao khả năng nhận diện và xử lý thông tin.

5.1. Nghiên Cứu và Phát Triển Thêm

Cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động của hệ thống trong các điều kiện khác nhau.

5.2. Tích Hợp Công Nghệ Mới

Việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ giúp hệ thống trở nên thông minh hơn và có khả năng tự động hóa cao hơn.