I. Giới thiệu
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc xây dựng hệ thống phát hiện làn đường và vật cản trong lĩnh vực kỹ thuật điện tử. Mục tiêu chính là ứng dụng các giải thuật xử lý ảnh và mạng neuron tích chập (CNN) để tạo ra một hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh. Hệ thống giao thông hiện đại đòi hỏi các giải pháp an toàn giao thông hiệu quả, đặc biệt là trong việc phát hiện và cảnh báo các vật cản và làn đường. Luận văn này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các công nghệ phát hiện hiện có và đề xuất một phương pháp mới dựa trên phân tích dữ liệu và tự động hóa.
1.1. Tổng quan
Luận văn giới thiệu các giải thuật xử lý ảnh và mạng neuron tích chập (CNN) để phát hiện làn đường và vật cản. Hệ thống hỗ trợ lái xe (ADAS) và xe tự hành là những ứng dụng chính của nghiên cứu này. Việc phát hiện chính xác làn đường và vật cản là yếu tố then chốt để đảm bảo an toàn giao thông. Luận văn cũng đề cập đến các cảm biến và hệ thống điều khiển được sử dụng trong quá trình nghiên cứu.
1.2. Mục tiêu
Mục tiêu chính của luận văn là tích hợp các giải thuật phát hiện làn đường và vật cản vào một hệ thống duy nhất. Hệ thống này có khả năng đưa ra cảnh báo va chạm và hỗ trợ lái xe, hướng tới ứng dụng trong xe tự hành. Thiết kế hệ thống được thực hiện trên nền tảng Visual Studio, sử dụng cơ sở dữ liệu video từ các nguồn trên Internet.
II. Phát hiện làn đường
Chương này tập trung vào các giải thuật phát hiện làn đường, bao gồm line segment detection, RANSAC, và gradient constraint. Các giải thuật này được sử dụng để xác định và đánh dấu các làn đường trong video đầu vào. Biến đổi Hough là một kỹ thuật quan trọng được áp dụng để phát hiện các đoạn thẳng có khả năng là làn đường. Quá trình xử lý bao gồm tiền xử lý ảnh, lọc nhiễu, và phát hiện cạnh.
2.1. Giải thuật phát hiện làn đường
Các giải thuật như line segment detection và RANSAC được sử dụng để đánh dấu các làn đường. Gradient constraint là một phương pháp khác dựa trên phân tích hướng và vị trí của các điểm ảnh. Biến đổi Hough được áp dụng để chuyển đổi các đường thẳng từ hệ tọa độ Decarte sang hệ tọa độ cực, giúp phát hiện chính xác các làn đường.
2.2. Xác định vùng cần xử lý
Việc xác định vùng cần xử lý (ROI) giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và tăng tốc độ xử lý. ROI được chia thành hai phần: ROI gần và ROI xa, trong đó ROI gần được xử lý toàn bộ. Phương pháp này giúp hệ thống tập trung vào các khu vực quan trọng, giảm thiểu sai sót trong điều kiện thời tiết xấu.
III. Phát hiện vật cản
3.1. Tổng quan về Deep Learning
Deep Learning và mạng neuron tích chập (CNN) là nền tảng chính trong việc phát hiện vật cản. CNN được sử dụng để trích xuất các đặc điểm nhận dạng từ ảnh đầu vào. Quá trình tích chập và kết nối đầy đủ (Fully Connect) giúp hệ thống nhận diện các vật cản một cách chính xác. Giải thuật YOLO được áp dụng để phát hiện đối tượng trong thời gian thực.
3.2. Ứng dụng giải thuật YOLO
Giải thuật YOLO là một phương pháp hiệu quả để phát hiện vật cản trong thời gian thực. Cấu trúc YOLO bao gồm các lớp tích chập và kết nối đầy đủ, giúp hệ thống nhận diện các đối tượng một cách nhanh chóng. YOLO cũng được sử dụng để xác định vị trí và kích thước của các vật cản, từ đó đưa ra cảnh báo kịp thời.
IV. Kết quả mô phỏng và nhận xét
Chương này trình bày các kết quả mô phỏng của hệ thống phát hiện làn đường và vật cản. Hệ thống được thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu video và cho kết quả khả quan trong việc phát hiện và cảnh báo. Phân tích dữ liệu cho thấy hệ thống có độ chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tế trong hệ thống giao thông hiện đại.
4.1. Kết quả phát hiện làn đường
Hệ thống đã thành công trong việc phát hiện và đánh dấu các làn đường trong các điều kiện khác nhau. Biến đổi Hough và các giải thuật phát hiện cạnh đã chứng minh hiệu quả trong việc xác định các làn đường một cách chính xác.
4.2. Kết quả phát hiện vật cản
Giải thuật YOLO và CNN đã giúp hệ thống nhận diện các vật cản với độ chính xác cao. Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện và cảnh báo vật cản trong thời gian thực, đáp ứng yêu cầu của hệ thống hỗ trợ lái xe.
