Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và sự gia tăng nhanh chóng mật độ phương tiện giao thông tại Việt Nam, việc ứng dụng các hệ thống giám sát thông minh trở nên cấp thiết. Theo ước tính, tình trạng tai nạn giao thông gia tăng phần lớn do ý thức điều khiển tốc độ của người tham gia giao thông còn hạn chế, cùng với điều kiện hạ tầng giao thông chưa đồng bộ. Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng hệ thống đo tốc độ phương tiện giao thông trên quốc lộ bằng camera kỹ thuật số, nhằm hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc giám sát, xử lý vi phạm và nâng cao ý thức tham gia giao thông.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là phát triển một hệ thống tự động phát hiện, nhận diện, theo dõi và đo tốc độ phương tiện giao thông dựa trên dữ liệu video thu thập từ các camera giám sát tại địa bàn tỉnh Tây Ninh. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các loại phương tiện như ô tô, xe máy trong điều kiện môi trường ban ngày với ánh sáng đầy đủ. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện hiệu quả quản lý giao thông, giảm thiểu tai nạn và hỗ trợ công tác xử phạt vi phạm hành chính.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn vận dụng các lý thuyết và mô hình tiên tiến trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính, bao gồm:

  • Kỹ thuật xử lý ảnh số: Các phương pháp tiền xử lý ảnh như tách ngưỡng, khử nhiễu, chỉnh sửa biến dạng và nén ảnh nhằm nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào.
  • Phương pháp trừ nền (Background Subtraction): Sử dụng mô hình Gauss hỗn hợp (GMM) để phát hiện vùng ảnh nổi, từ đó xác định đối tượng chuyển động trong video.
  • Theo vết đối tượng (Object Tracking): Áp dụng các thuật toán như Kalman Filter, DEEPSORT và CenterTrack để theo dõi chính xác các phương tiện qua các khung hình liên tiếp.
  • Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học sâu (Deep Learning): Sử dụng mô hình Single Shot Multibox Detector (SSD) để phát hiện và phân loại phương tiện giao thông với độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh.

Ba khái niệm chính được tập trung nghiên cứu là: phát hiện đối tượng, theo vết đối tượng và đo tốc độ dựa trên dữ liệu video.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hệ thống camera kỹ thuật số giám sát giao thông của VNPT Tây Ninh, bao gồm các video ghi hình trong điều kiện ánh sáng ban ngày. Cỡ mẫu dữ liệu thử nghiệm khoảng vài trăm video với đa dạng loại phương tiện và tình huống giao thông.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Tiền xử lý dữ liệu video để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa hình ảnh.
  • Áp dụng mô hình SSD đã được huấn luyện để phát hiện và phân loại phương tiện trong từng khung hình.
  • Sử dụng thuật toán DEEPSORT để theo dõi liên tục các phương tiện qua các khung hình kế tiếp, đảm bảo nhận dạng chính xác từng đối tượng.
  • Tính toán vận tốc phương tiện dựa trên khoảng cách di chuyển thực tế được căn chỉnh từ tọa độ ảnh sang tọa độ thực tế, chia cho thời gian di chuyển giữa các khung hình.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2021 đến 2022, với các bước thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả phát hiện phương tiện bằng mô hình SSD: Hệ thống đạt độ chính xác nhận diện phương tiện khoảng 80%, với khả năng phân loại chính xác các loại xe ô tô, xe máy và phương tiện thô sơ trong điều kiện ánh sáng ban ngày. Tốc độ xử lý trung bình đạt 15 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu thời gian thực.

  2. Độ chính xác theo dõi đối tượng với DEEPSORT: Thuật toán theo vết DEEPSORT giúp duy trì nhận dạng liên tục các phương tiện qua các khung hình, giảm thiểu sai sót do che khuất hoặc thay đổi góc nhìn. Tỷ lệ duy trì theo dõi chính xác trên 85% trong các video thử nghiệm.

  3. Đo tốc độ phương tiện chính xác: So sánh kết quả đo tốc độ từ hệ thống với dữ liệu camera bắn tốc độ thực tế của Cảnh sát giao thông cho thấy sai số trung bình dưới 5%, với độ tin cậy cao trong việc phát hiện các trường hợp vượt quá giới hạn tốc độ.

  4. Khả năng hoạt động đa góc nhìn: Hệ thống có thể hoạt động hiệu quả với các góc đặt camera khác nhau, nhờ vào bước căn chỉnh tọa độ tự động, giúp mở rộng phạm vi ứng dụng trên nhiều tuyến đường và vị trí khác nhau.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả trên đến từ việc kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh hiện đại với mô hình học sâu SSD và thuật toán theo vết DEEPSORT, giúp hệ thống vừa nhanh vừa chính xác. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào một khía cạnh như phát hiện hoặc theo dõi, luận văn đã tích hợp toàn diện các bước từ phát hiện, theo dõi đến đo tốc độ, tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh.

Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về đo tốc độ phương tiện bằng camera đơn, đồng thời khắc phục được các hạn chế về chi phí và bảo trì của các thiết bị laser truyền thống. Việc áp dụng mô hình SSD giúp cân bằng tốt giữa tốc độ xử lý và độ chính xác, trong khi DEEPSORT nâng cao khả năng theo dõi trong môi trường giao thông phức tạp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác nhận diện và theo dõi giữa các thuật toán, cũng như bảng thống kê sai số đo tốc độ so với thiết bị thực tế, minh họa rõ hiệu quả của hệ thống.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống đo tốc độ trên các tuyến quốc lộ trọng điểm: Đề nghị các cơ quan quản lý giao thông lắp đặt hệ thống tại các cửa ngõ và tuyến đường có mật độ giao thông cao, nhằm giám sát và xử lý vi phạm tốc độ hiệu quả trong vòng 12 tháng tới.

  2. Nâng cấp hạ tầng camera và máy chủ xử lý: Đầu tư nâng cấp camera kỹ thuật số có độ phân giải cao và máy chủ GPU để đảm bảo tốc độ xử lý thời gian thực, giảm thiểu sai số trong việc phát hiện và đo tốc độ.

  3. Đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì hệ thống: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu cho cán bộ kỹ thuật về vận hành, bảo trì và cập nhật phần mềm nhằm duy trì hiệu suất hoạt động ổn định.

  4. Mở rộng nghiên cứu ứng dụng học sâu cho các điều kiện môi trường khác: Tiếp tục nghiên cứu và phát triển hệ thống để hoạt động hiệu quả trong điều kiện ánh sáng yếu, thời tiết xấu và ban đêm, nhằm tăng phạm vi ứng dụng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cơ quan quản lý giao thông và cảnh sát giao thông: Hỗ trợ trong việc giám sát, xử lý vi phạm và nâng cao hiệu quả quản lý lưu thông trên các tuyến đường.

  2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, thị giác máy tính: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về ứng dụng xử lý ảnh và học sâu trong lĩnh vực giao thông.

  3. Doanh nghiệp phát triển giải pháp công nghệ giao thông thông minh: Tham khảo mô hình và thuật toán để phát triển các sản phẩm giám sát và quản lý giao thông.

  4. Các đơn vị quản lý hạ tầng giao thông và đô thị: Áp dụng hệ thống để hỗ trợ quy hoạch, điều chỉnh luồng giao thông và nâng cao an toàn giao thông đô thị.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống có thể hoạt động trong điều kiện ánh sáng yếu không?
    Hiện tại hệ thống được tối ưu cho điều kiện ban ngày với ánh sáng tốt. Việc mở rộng cho điều kiện ánh sáng yếu đang được nghiên cứu để cải thiện độ chính xác.

  2. Sai số đo tốc độ của hệ thống là bao nhiêu?
    Sai số trung bình dưới 5% so với thiết bị bắn tốc độ thực tế, đảm bảo độ tin cậy cao trong giám sát và xử lý vi phạm.

  3. Hệ thống có thể phân biệt các loại phương tiện khác nhau không?
    Có, mô hình SSD được huấn luyện để nhận diện và phân loại các loại phương tiện như ô tô, xe máy và phương tiện thô sơ với độ chính xác khoảng 80%.

  4. Thời gian xử lý một video là bao lâu?
    Tốc độ xử lý đạt khoảng 15 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu xử lý thời gian thực trong giám sát giao thông.

  5. Hệ thống có thể áp dụng cho các địa phương khác ngoài Tây Ninh không?
    Có thể, với việc điều chỉnh tham số căn chỉnh camera và huấn luyện lại mô hình phù hợp với đặc điểm giao thông địa phương, hệ thống có thể mở rộng ứng dụng.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống đo tốc độ phương tiện giao thông dựa trên camera kỹ thuật số với độ chính xác và tốc độ xử lý cao.
  • Ứng dụng các thuật toán SSD và DEEPSORT giúp phát hiện, theo dõi và đo tốc độ phương tiện hiệu quả trong điều kiện thực tế.
  • Hệ thống có khả năng hoạt động đa góc nhìn và phù hợp với môi trường giao thông Việt Nam.
  • Kết quả thử nghiệm cho thấy sai số đo tốc độ thấp, đáp ứng yêu cầu giám sát và xử lý vi phạm giao thông.
  • Đề xuất triển khai hệ thống trên các tuyến quốc lộ trọng điểm và tiếp tục nghiên cứu mở rộng cho các điều kiện môi trường khác.

Tiếp theo, cần tiến hành thử nghiệm mở rộng trên quy mô lớn hơn và phối hợp với các cơ quan quản lý để đưa hệ thống vào ứng dụng thực tế. Quý độc giả và các đơn vị quan tâm được khuyến khích tham khảo và áp dụng các kết quả nghiên cứu này nhằm nâng cao hiệu quả quản lý giao thông thông minh.