Hệ Thống Phát Hiện và Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Đường Bộ

• Tác giả: Lê Dương
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Hiếu Trường
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Máy Tính
• Đề tài: Hệ Thống Phát Hiện và Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Đường Bộ
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Các kỹ thuật dựa vào mạng nơ-ron tích chập
• 1.2. Các one-stage detector và two-stage detector
• 1.3. You Only Look Once (YOLO) và các phiên bản
• 1.4. Các nghiên cứu liên quan
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tìm hiểu Kria KV260 Vision AI Starter Kit
• 2.2. Mạng nơ-ron (Neural Network)
• 2.3. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network)
• 2.4. Hàm kích hoạt (Activation Function)
• 2.5. Hàm tính IOU
• 2.6. You Only Look Once (YOLO)
• 2.7. Deep-Learning Processor
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.1. Tập dữ liệu biển báo giao thông đường bộ Việt Nam
• 3.2. Biển báo hiệu lệnh
• 3.3. Biển báo chỉ dẫn
• 3.4. Biển báo nguy hiểm
• 3.5. Gán nhãn dữ liệu
• 3.6. Thu thập dữ liệu
• 3.7. Gán nhãn bằng tracking object với SUPERVISELY
• 3.8. Mô hình để xuất
• 3.9. Hiện thực lên Kria KV260 Vision AI Starter Kit
• 3.10. Chuyển đổi mô hình sang định dạng tương thích với SoC-FPGA
• 3.11. Lượng tử hóa mô hình
• 3.12. Cross-layer equalization
• 3.13. Biên dịch mô hình sang định dạng phù hợp cho DPU
• 3.14. Luồng xử lý dữ liệu
• 3.15. Kết quả huấn luyện trên phần mềm
• 3.16. Kết quả hiện thực trên Kria KV260 Vision AI Starter Kit
• 3.17. Kết quả khi kiểm tra bằng file
• 3.18. Kết quả khi kiểm tra thông qua camera trực tiếp
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Nhận xét đề tài
• 5.3. Các vấn đề gặp phải
• 5.4. Hướng phát triển tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Phát Hiện và Nhận Diện Biển Báo Giao Thông Đường Bộ

Hệ thống phát hiện và nhận diện biển báo giao thông đường bộ là một phần quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Công nghệ này sử dụng các thuật toán học sâu để nhận diện và phân loại các loại biển báo khác nhau. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao hiệu quả giao thông. Hệ thống này có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông thông minh, giúp người lái xe nhận biết các biển báo một cách nhanh chóng và chính xác.

1.1. Khái niệm về hệ thống phát hiện biển báo giao thông

Hệ thống phát hiện biển báo giao thông sử dụng công nghệ AI để nhận diện và phân loại biển báo. Các thuật toán học sâu như CNN giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện biển báo trong các điều kiện khác nhau.

1.2. Lợi ích của hệ thống giao thông thông minh

Hệ thống giao thông thông minh giúp giảm thiểu tai nạn, cải thiện lưu thông và nâng cao trải nghiệm lái xe. Việc nhận diện biển báo chính xác giúp người lái xe đưa ra quyết định kịp thời.

II. Thách thức trong việc phát hiện và nhận diện biển báo giao thông

Mặc dù công nghệ phát hiện biển báo giao thông đã có nhiều tiến bộ, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng, thời tiết và sự biến dạng của biển báo có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Việc phát hiện biển báo trong môi trường thực tế đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xử lý tốt trong các tình huống khác nhau.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện môi trường

Điều kiện ánh sáng và thời tiết có thể làm giảm khả năng nhận diện biển báo. Hệ thống cần được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau.

2.2. Biến dạng và kích thước biển báo

Biển báo có thể bị biến dạng hoặc có kích thước nhỏ, gây khó khăn cho việc nhận diện. Hệ thống cần có khả năng nhận diện biển báo ở nhiều khoảng cách và kích thước khác nhau.

III. Phương pháp phát hiện và nhận diện biển báo giao thông hiệu quả

Để phát hiện và nhận diện biển báo giao thông hiệu quả, các phương pháp học sâu như YOLO và CNN đã được áp dụng. Những mô hình này cho phép hệ thống nhận diện biển báo trong thời gian thực với độ chính xác cao. Việc tối ưu hóa mô hình cũng rất quan trọng để đảm bảo tốc độ xử lý và hiệu suất.

3.1. Sử dụng mạng nơ ron tích chập CNN

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những phương pháp hiệu quả nhất trong việc nhận diện biển báo. CNN giúp trích xuất đặc trưng từ hình ảnh một cách tự động và chính xác.

3.2. Mô hình YOLO trong phát hiện biển báo

YOLO (You Only Look Once) là một mô hình phát hiện đối tượng nhanh chóng và chính xác. Mô hình này cho phép nhận diện nhiều loại biển báo trong một khung hình với tốc độ cao.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phát hiện biển báo giao thông

Hệ thống phát hiện và nhận diện biển báo giao thông đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ xe tự lái đến các ứng dụng hỗ trợ lái xe. Việc tích hợp hệ thống này vào các phương tiện giao thông thông minh giúp nâng cao an toàn và hiệu quả giao thông.

4.1. Ứng dụng trong xe tự lái

Hệ thống phát hiện biển báo giao thông là một phần quan trọng trong công nghệ xe tự lái. Nó giúp xe nhận diện và tuân thủ các quy tắc giao thông.

4.2. Tích hợp vào hệ thống giao thông thông minh

Hệ thống này có thể được tích hợp vào các hệ thống giao thông thông minh, giúp cải thiện lưu thông và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Hệ thống phát hiện và nhận diện biển báo giao thông đang ngày càng được cải thiện nhờ vào sự phát triển của công nghệ AI. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp an toàn hơn cho giao thông. Việc nghiên cứu và phát triển các mô hình mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu suất của hệ thống.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ AI trong giao thông

Công nghệ AI sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hệ thống giao thông. Các nghiên cứu mới sẽ giúp nâng cao khả năng nhận diện và phát hiện biển báo.

5.2. Tương lai của hệ thống giao thông thông minh

Hệ thống giao thông thông minh sẽ ngày càng trở nên phổ biến, giúp nâng cao an toàn và hiệu quả giao thông. Việc tích hợp các công nghệ mới sẽ là chìa khóa cho sự phát triển này.