Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu thuật toán theo dõi nhiều đối tượng và ước tính tốc độ phương tiện giao thông bằng học sâu

• Tác giả: Pham Manh Tien
• Người hướng dẫn: PGS. Vu Duc Lung
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phát Hiện và Truy Vết Vật Thể Trong Video: Ứng Dụng Tính Tốc Độ Phương Tiện Giao Thông
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Giới thiệu đề tài
• 1.2. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Đóng góp của đề tài
• 1.4. Cấu trúc luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Mô tả bài toán
• 2.2. Các hướng nghiên cứu hiện nay
• 2.2.1. Khảo sát các phương pháp phát hiện vật thể

I. Tổng quan về khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính ứng dụng thuật toán multiple object tracking

Khóa luận này tập trung vào việc ứng dụng các thuật toán multiple object tracking dựa trên kỹ thuật học sâu để ước tính tốc độ phương tiện giao thông. Trong bối cảnh giao thông ngày càng phức tạp, việc theo dõi và ước tính tốc độ của các phương tiện là một thách thức lớn. Các phương pháp hiện tại thường gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu video từ camera giám sát. Khóa luận này sẽ trình bày các giải pháp và kết quả nghiên cứu nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống theo dõi.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu và đối tượng khảo sát

Mục tiêu chính của khóa luận là phát triển một hệ thống có khả năng phát hiện và theo dõi nhiều phương tiện giao thông trong video. Đối tượng khảo sát bao gồm các phương tiện di chuyển trong các video từ camera giám sát giao thông.

1.2. Phạm vi nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Phạm vi nghiên cứu bao gồm các thuật toán học sâu như Deep SORT, FairMOT, và CenterTrack. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này là cải thiện hệ thống giám sát giao thông, giúp cảnh báo sớm tình trạng ùn tắc và xử lý vi phạm tốc độ.

II. Vấn đề và thách thức trong việc theo dõi đối tượng giao thông

Việc theo dõi nhiều đối tượng trong video giao thông gặp phải nhiều thách thức. Đầu tiên, sự thay đổi về ánh sáng và thời tiết có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Thứ hai, sự xuất hiện của các vật thể che khuất hoặc giao nhau làm cho việc nhận diện và theo dõi trở nên khó khăn. Cuối cùng, việc ước tính tốc độ chính xác của phương tiện cũng là một vấn đề lớn, đặc biệt khi chỉ sử dụng một camera.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện môi trường đến độ chính xác

Điều kiện môi trường như ánh sáng yếu, mưa hoặc sương mù có thể làm giảm độ chính xác của các thuật toán theo dõi. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc cải thiện khả năng xử lý hình ảnh trong các điều kiện này là rất cần thiết.

2.2. Thách thức trong việc nhận diện và phân loại phương tiện

Việc nhận diện và phân loại phương tiện trong video là một thách thức lớn. Các phương tiện có kích thước và hình dạng khác nhau, và việc phân loại chính xác là rất quan trọng để ước tính tốc độ.

III. Phương pháp chính trong nghiên cứu multiple object tracking

Khóa luận này áp dụng các phương pháp học sâu để phát hiện và theo dõi nhiều đối tượng trong video. Các thuật toán như Deep SORT và FairMOT được sử dụng để cải thiện độ chính xác trong việc theo dõi. Ngoài ra, các phương pháp ước tính tốc độ cũng được nghiên cứu để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

3.1. Các thuật toán học sâu trong theo dõi đối tượng

Các thuật toán như Deep SORT và CenterTrack đã được chứng minh là hiệu quả trong việc theo dõi nhiều đối tượng. Chúng sử dụng các mạng nơ-ron sâu để cải thiện khả năng nhận diện và theo dõi.

3.2. Giải pháp ước tính tốc độ phương tiện giao thông

Giải pháp ước tính tốc độ dựa trên việc chuyển đổi tọa độ ảnh thành tọa độ thực tế. Các thuật toán này sử dụng thông tin từ camera để tính toán tốc độ di chuyển của phương tiện.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các thuật toán học sâu có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc theo dõi và ước tính tốc độ phương tiện giao thông. Hệ thống được phát triển có thể hoạt động hiệu quả trong các điều kiện thực tế, giúp giảm thiểu tai nạn giao thông và cải thiện quản lý giao thông.

4.1. Đánh giá độ chính xác của mô hình

Mô hình được đánh giá dựa trên các bộ dữ liệu tiêu chuẩn và cho thấy độ chính xác cao trong việc phát hiện và theo dõi phương tiện. Kết quả cho thấy rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau.

4.2. Ứng dụng trong hệ thống giám sát giao thông

Hệ thống giám sát giao thông được phát triển có thể tự động phát hiện và theo dõi phương tiện, đồng thời ước tính tốc độ. Điều này giúp cải thiện khả năng quản lý giao thông và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Khóa luận đã chỉ ra rằng việc ứng dụng các thuật toán học sâu trong theo dõi nhiều đối tượng có thể mang lại nhiều lợi ích cho hệ thống giám sát giao thông. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động của hệ thống trong các điều kiện khó khăn.

5.1. Đề xuất cải tiến mô hình

Các cải tiến mô hình có thể bao gồm việc sử dụng thêm dữ liệu huấn luyện và cải thiện thuật toán xử lý hình ảnh để tăng cường độ chính xác.

5.2. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng

Nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác như an ninh, giám sát công cộng và quản lý đô thị, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ trong cuộc sống hàng ngày.