Mô Hình Phát Hiện Tai Nạn Xe Hơi Tại Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM

• Tác giả: Phùng Tiến Đạt
• Người hướng dẫn: Th.S Nguyễn Đỗ Thái Nguyên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Mô Hình Phát Hiện Tai Nạn Xe Hơi
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN VẬT THỂ TRONG TAI NẠN XE HƠI
• 1.1. Tình hình về tai nạn xe hơi
• 1.2. Bài toán phát hiện vật thể trong tai nạn xe hơi
• 1.3. Tình hình nghiên cứu
• 1.3.1. Tình hình nghiên cứu ở trong nước
• 1.3.2. Tình hình nghiên cứu ở ngoài nước
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Loại bỏ Grid Sensitivity
• 2.2. Giới thiệu về mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.2.1. Các thành phần cơ bản của ANN
• 2.2.2. Hàm kích hoạt (Activation Function)
• 2.2.3. Giới thiệu về mạng Convolution Neural Network
• 2.2.3.1. Kiến trúc cơ bản của CNN
• 2.2.3.2. Lớp tích chập (Convolution Layer)
• 2.3. Các thuật toán và kỹ thuật liên quan
• 2.4. Nhóm các block, kiến trúc trong mô hình
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT
• 3.1. Mô hình nhận dạng tai nạn bằng YOLO và DeepSORT
• 3.2. Các lớp thành phần đề xuất
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Bộ dữ liệu UA-DETRACT
• 4.2. Quá trình thực nghiệm và đánh giá mô hình
• 4.2.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.2.2. Quá trình huấn luyện mô hình thành phần và kết quả thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH VIẾT TẮT
• DANH SÁCH HÌNH ẢNH
• DANH SÁCH BẢNG BIỂU

I. Tổng quan về mô hình phát hiện tai nạn xe hơi tại Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM

Mô hình phát hiện tai nạn xe hơi tại Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM được xây dựng nhằm giải quyết vấn đề an toàn giao thông. Với sự gia tăng nhanh chóng của tai nạn giao thông, việc phát triển công nghệ nhận diện tai nạn trở nên cấp thiết. Mô hình này không chỉ giúp phát hiện tai nạn mà còn hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc xử lý kịp thời.

1.1. Tình hình tai nạn xe hơi hiện nay

Tai nạn xe hơi là một trong những nguyên nhân chính gây tử vong và thương tật. Theo thống kê, Việt Nam ghi nhận hàng chục ngàn vụ tai nạn mỗi năm, gây thiệt hại lớn về người và tài sản.

1.2. Tầm quan trọng của việc phát hiện tai nạn

Việc phát hiện tai nạn kịp thời giúp giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Hệ thống giám sát thông minh có thể thông báo nhanh chóng cho các cơ quan chức năng, từ đó cải thiện an toàn giao thông.

II. Vấn đề và thách thức trong phát hiện tai nạn xe hơi

Mặc dù công nghệ phát triển, nhưng việc phát hiện tai nạn xe hơi vẫn gặp nhiều thách thức. Các yếu tố như thời gian thực, độ chính xác và khả năng nhận diện trong điều kiện ánh sáng yếu là những vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Thách thức về độ chính xác

Độ chính xác trong việc phát hiện tai nạn là rất quan trọng. Các mô hình hiện tại cần cải thiện để giảm thiểu tỷ lệ sai sót trong việc nhận diện.

2.2. Khó khăn trong điều kiện ánh sáng yếu

Nhiều vụ tai nạn xảy ra vào ban đêm hoặc trong điều kiện thời tiết xấu, làm giảm khả năng nhận diện của hệ thống. Cần có các giải pháp công nghệ để khắc phục vấn đề này.

III. Phương pháp phát triển mô hình phát hiện tai nạn xe hơi

Mô hình phát hiện tai nạn xe hơi được xây dựng dựa trên các thuật toán học sâu và công nghệ nhận diện hình ảnh. Việc áp dụng các phương pháp này giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống.

3.1. Sử dụng mạng nơ ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một trong những công nghệ chủ chốt trong việc phát triển mô hình. ANN giúp nhận diện và phân tích hình ảnh một cách hiệu quả.

3.2. Ứng dụng công nghệ YOLO

Công nghệ YOLO (You Only Look Once) cho phép phát hiện đối tượng trong thời gian thực. Đây là một trong những phương pháp tiên tiến nhất hiện nay trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình phát hiện tai nạn xe hơi có khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường thực tế. Các thử nghiệm cho thấy độ chính xác cao và thời gian phản hồi nhanh.

4.1. Kết quả thử nghiệm mô hình

Mô hình đã được thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau và cho kết quả khả quan. Độ chính xác đạt trên 90% trong các tình huống thực tế.

4.2. Ứng dụng trong quản lý giao thông

Mô hình có thể được triển khai trên các hệ thống giám sát giao thông, giúp cải thiện an toàn và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Mô hình phát hiện tai nạn xe hơi tại Trường Đại Học Sư Phạm TPHCM không chỉ là một nghiên cứu học thuật mà còn có tiềm năng ứng dụng lớn trong thực tiễn. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện trong các điều kiện khó khăn.

5.1. Hướng phát triển công nghệ

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới để nâng cao hiệu suất của mô hình. Việc áp dụng AI trong giao thông sẽ mở ra nhiều cơ hội mới.

5.2. Tầm nhìn tương lai

Mô hình có thể được mở rộng để áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ an ninh đến quản lý đô thị, góp phần vào sự phát triển bền vững của xã hội.