Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính: Phương Pháp Ước Lượng Mật Độ Giao Thông Dựa Trên Video Quan Sát

• Tác giả: Huỳnh Chí Kiên
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thành Sách
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
• Đề tài: Ước lượng mật độ giao thông dựa vào video quan sát
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Ý nghĩa của đề tài
• 1.2. Phạm vi của đề tài
• 1.3. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Tổng quan về các hướng ước lượng số lượng, mật độ vật thể
• 2.2. Các phương pháp ước lượng gián tiếp
• 2.3. Các phương pháp ước lượng trực tiếp
• 2.4. Mô hình SSD
• 2.4.1. Huấn luyện với SSD
• 2.4.2. Kiểm thử với SSD
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Tích chập trong miền rời rạc
• 3.2. Vector gradient trên ảnh. Histogram of oriented gradient
• 3.3. Gom cụm K-Means
• 3.4. Mô hình hồi qui least square support vector machine
• 3.5. Convolutional neural network
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 4.1. Phương pháp ước lượng gián tiếp đề xuất
• 4.2. Phương pháp ước lượng trực tiếp đề xuất
• 5. CHƯƠNG 5: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỐI SÁNH
• 5.1. Các phương pháp gián tiếp
• 5.1.1. Phương pháp Lempitsky-Zisserman
• 5.1.2. Phương pháp của Donatello Conte và các cộng sự
• 5.1.3. Phương pháp của Qing Wen và các cộng sự
• 5.2. Các phương pháp trực tiếp
• 5.2.1. Histogram of oriented gradient
• 5.2.2. Phương pháp của Jinchen Wu và các cộng sự
• 5.2.3. Phát hiện sử dụng mạng CNN lan truyền xuôi
• 6. CHƯƠNG 6: THÍ NGHIỆM
• 6.1. Quá trình thí nghiệm
• 6.1.1. Các phương pháp ước lượng gián tiếp
• 6.1.2. Các phương pháp ước lượng trực tiếp
• 6.2. Tiêu chí đánh giá
• 6.2.1. Đánh giá các phương pháp ước lượng gián tiếp
• 6.2.2. Đánh giá các phương pháp ước lượng trực tiếp
• 6.3. Dữ liệu đánh giá
• 6.3.1. Dữ liệu đánh giá cho các phương pháp ước lượng gián tiếp
• 6.3.2. Dữ liệu đánh giá cho các phương pháp ước lượng trực tiếp
• 6.4. Cài đặt thí nghiệm
• 6.4.1. Ước lượng gián tiếp
• 6.4.2. Ước lượng trực tiếp
• 6.5. Kết quả thí nghiệm
• 6.5.1. Kết quả cho các mô hình ước lượng gián tiếp
• 6.5.2. Kết quả cho các mô hình ước lượng trực tiếp
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC BÀI BÁO KHOA HỌC

I. Giới thiệu

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ước lượng mật độ giao thông từ video quan sát, một vấn đề cấp thiết tại các thành phố lớn như TP. Hồ Chí Minh. Với sự gia tăng dân số và hạ tầng giao thông không đáp ứng kịp, việc áp dụng công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo vào quản lý giao thông trở nên quan trọng. Thị giác máy tính và học máy là các công cụ chính được sử dụng để phân tích và ước lượng mật độ phương tiện, đặc biệt là xe máy, chiếm đa số tại Việt Nam.

1.1. Bối cảnh và mục tiêu

Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính này nhằm giải quyết vấn đề giao thông tại các đô thị lớn bằng cách sử dụng video quan sát để ước lượng mật độ phương tiện. Mục tiêu chính là đề xuất các phương pháp ước lượng phù hợp với điều kiện giao thông tại Việt Nam, nơi xe máy chiếm tỷ lệ cao. Các phương pháp này sẽ được thử nghiệm trên dữ liệu giao thông thực tế để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả.

1.2. Ý nghĩa thực tiễn và khoa học

Luận văn không chỉ có ý nghĩa thực tiễn trong việc tự động hóa quá trình quản lý giao thông mà còn đóng góp vào lĩnh vực khoa học máy tính bằng cách phát triển các mô hình toán học và thuật toán mới. Các phương pháp đề xuất có thể được tích hợp vào hệ thống giám sát giao thông thông minh, hỗ trợ công tác thống kê và quy hoạch đô thị.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Luận văn sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh và học máy để phân tích video quan sát. Các phương pháp chính bao gồm phân tích video, xử lý dữ liệu, và ước lượng mật độ dựa trên các mô hình toán học và thuật toán tiên tiến. Các phương pháp này được đánh giá trên dữ liệu giao thông thực tế để đảm bảo tính chính xác và ổn định.

2.1. Phương pháp ước lượng gián tiếp

Phương pháp này sử dụng các đặc trưng toàn cục từ video quan sát để ước lượng mật độ phương tiện. Các thuật toán như Histogram of Oriented Gradient (HOG) và Convolutional Neural Network (CNN) được áp dụng để trích xuất thông tin từ hình ảnh. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này có độ chính xác cao và ổn định trong các điều kiện giao thông phức tạp.

2.2. Phương pháp ước lượng trực tiếp

Phương pháp trực tiếp tập trung vào việc đếm số lượng phương tiện từng khung hình trong video quan sát. Các thuật toán như Single-Shot Multibox Detector (SSD) và You Only Look Once (YOLO) được sử dụng để phát hiện và đếm xe máy. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các tình huống giao thông đông đúc và hỗn loạn.

III. Thí nghiệm và kết quả

Các phương pháp đề xuất được thử nghiệm trên dữ liệu giao thông thực tế tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy các phương pháp này không chỉ chính xác mà còn ổn định trong các điều kiện giao thông khác nhau. Phân tích dữ liệu và đánh giá kết quả được thực hiện để so sánh hiệu quả của các phương pháp.

3.1. Quá trình thí nghiệm

Các phương pháp ước lượng được thử nghiệm trên hai tập dữ liệu chính: tập A và tập B. Tập A bao gồm các video giao thông tại các tuyến đường chính, trong khi tập B tập trung vào các khu vực đông đúc. Các thuật toán được đánh giá dựa trên độ chính xác và thời gian xử lý.

3.2. Kết quả và đánh giá

Kết quả thí nghiệm cho thấy các phương pháp đề xuất đạt độ chính xác cao, đặc biệt là trong việc ước lượng mật độ xe máy. Phương pháp SSD và YOLO cho kết quả tốt nhất trong việc phát hiện và đếm phương tiện. Các phương pháp này có thể được tích hợp vào hệ thống giám sát giao thông thông minh để cải thiện hiệu quả quản lý.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Luận văn thạc sĩ đã đề xuất và thử nghiệm thành công các phương pháp ước lượng mật độ giao thông từ video quan sát. Các phương pháp này không chỉ phù hợp với điều kiện giao thông tại Việt Nam mà còn có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống giám sát và quản lý giao thông thông minh. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác và tích hợp các phương pháp này vào các hệ thống thực tế.

4.1. Kết luận

Các phương pháp đề xuất trong luận văn đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả trong việc ước lượng mật độ giao thông. Các thuật toán và mô hình toán học được sử dụng đã đạt được độ chính xác cao và ổn định trong các điều kiện giao thông phức tạp.

4.2. Hướng phát triển

Trong tương lai, các phương pháp này có thể được cải thiện bằng cách tích hợp thêm các công nghệ học sâu và xử lý dữ liệu tiên tiến. Việc tích hợp vào các hệ thống giám sát thực tế sẽ giúp cải thiện hiệu quả quản lý giao thông tại các đô thị lớn.