I. Giới thiệu
Chương giới thiệu của nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quan về hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát hiện biển báo giới hạn tốc độ. Giám sát tốc độ xe là một yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu tai nạn giao thông. Nghiên cứu này sử dụng mô hình YOLOv5 để phát hiện các biển báo giao thông, từ đó cung cấp cảnh báo cho người lái xe khi vượt quá giới hạn tốc độ. Hệ thống này không chỉ dựa vào công nghệ camera mà còn tích hợp dữ liệu từ hệ thống OBD-II để so sánh tốc độ thực tế của xe với tốc độ cho phép. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển một hệ thống cảnh báo tốc độ hiệu quả, đồng thời đánh giá khả năng ứng dụng thực tế của nó trong ngành công nghiệp ô tô.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là thiết kế một hệ thống phát hiện biển báo giới hạn tốc độ theo thời gian thực. Hệ thống giám sát sẽ sử dụng mô hình YOLOv5 để xác định biển báo giao thông từ video ghi lại, đồng thời cung cấp cảnh báo cho người lái xe khi tốc độ vượt quá giới hạn cho phép. Việc tích hợp giữa việc phát hiện biển báo và giám sát tốc độ thực tế sẽ giúp cải thiện tính chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Kết quả từ nghiên cứu sẽ có giá trị thực tiễn cao trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh, đặc biệt trong bối cảnh giao thông ngày càng phức tạp.
II. Công nghệ và phương pháp
Nghiên cứu này áp dụng công nghệ camera giám sát và mô hình phát hiện đối tượng YOLOv5 để thực hiện việc nhận diện biển báo giới hạn tốc độ. Mô hình YOLOv5 đã được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn bao gồm 3200 hình ảnh của biển báo giao thông, với kết quả mAP đạt 0.922. Việc sử dụng công nghệ nhận diện giúp hệ thống có khả năng phát hiện chính xác biển báo trong thời gian thực. Hệ thống cũng sử dụng vi điều khiển ESP32 để trích xuất dữ liệu tốc độ từ hệ thống OBD-II, cho phép so sánh giữa tốc độ thực tế và tốc độ giới hạn. Điều này giúp tạo ra cảnh báo kịp thời cho người lái xe, giảm thiểu nguy cơ vi phạm tốc độ.
2.1. Mô hình YOLOv5
Mô hình YOLOv5 là một trong những mô hình tiên tiến trong lĩnh vực phát hiện đối tượng. Với khả năng xử lý nhanh và độ chính xác cao, YOLOv5 cho phép phát hiện nhiều đối tượng trong một khung hình duy nhất. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình này có thể đạt được tốc độ 4 FPS trên máy tính nhúng Jetson Nano, cho phép giám sát tốc độ xe theo thời gian thực. Việc sử dụng YOLOv5 không chỉ giúp phát hiện biển báo giới hạn tốc độ mà còn có thể mở rộng ứng dụng cho nhiều loại biển báo khác, từ đó nâng cao tính an toàn giao thông. Hệ thống này thể hiện tiềm năng lớn trong việc phát triển các giải pháp giám sát giao thông thông minh.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống phát hiện biển báo giới hạn tốc độ hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện môi trường khác nhau. Hệ thống có khả năng phát hiện chính xác biển báo và cung cấp cảnh báo kịp thời cho người lái xe. Tuy nhiên, một số hạn chế đã được phát hiện, như việc không thể nhận diện chính xác số làn đường trên đường, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cảnh báo. Nghiên cứu khuyến nghị mở rộng tập dữ liệu huấn luyện để bao gồm nhiều loại biển báo giao thông khác nhau nhằm nâng cao khả năng phát hiện của hệ thống. Điều này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường tính khả thi của hệ thống trong các tình huống giao thông thực tế.
3.1. Đánh giá hiệu quả
Hệ thống đã cho thấy khả năng phát hiện biển báo với độ chính xác cao, tuy nhiên, một số tình huống như biển báo chưa được huấn luyện có thể dẫn đến việc nhận diện sai. Kết quả cho thấy rằng việc sử dụng công nghệ camera kết hợp với mô hình AI như YOLOv5 có thể tạo ra một giải pháp hiệu quả cho việc giám sát tốc độ xe. Việc cảnh báo kịp thời cho người lái xe có thể giảm thiểu nguy cơ tai nạn giao thông, từ đó nâng cao an toàn giao thông. Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh, với khả năng tích hợp sâu hơn với các công nghệ hiện đại trong tương lai.
