Nghiên cứu hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô bằng camera và mô hình YOLOv5

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Trực
• Người hướng dẫn: Trần Đăng Long, Ph.D
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Vehicle Engineering
• Đề tài: Nghiên cứu hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô thời gian thực bằng camera sử dụng mô hình phát hiện đối tượng YOLOv5
• Loại tài liệu: master’s thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• THE COMMITMENT OF THE THESIS’ AUTHOR
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Speed Warning Systems
• 1.2. Traffic Sign Detection
• 1.3. Scope of Research
• 1.4. Convolutional Neural Networks
• 1.5. Fully Connected Layer
• 1.6. Introduce to YOLO
• 1.7. Intersection over Union
• 1.8. Precision and Recall
• 1.9. Mean Average Precision
• 3. CHAPTER 3: DESIGN A SPEED LIMIT SIGNS DETECTION MODEL
• 3.1. Hardware Circuit Diagram
• 3.2. Software Algorithm Flowchart
• 3.3. Training Model Parameters
• 3.4. Speed Limit Caching Algorithm
• 3.5. Finite State Machine Based Speed Warning Algorithm
• 3.6. Camera Raspberry Pi V2
• 3.7. DC-DC Converter
• 3.8. OBD-II Adapter
• 3.9. Deploy on Jetson Nano
• 3.9.1. Build Model Engine
• 3.9.2. Run Model Engine
• 5. CHAPTER 5: RESULTS AND DISCUSSIONS
• 5.1. Speed Limit Detection
• 5.2. Speed Warning Applications
• 6. CHAPTER 6: CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS
• References
• Appendix

I. Tổng quan về hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô bằng camera

Hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô thời gian thực bằng camera đang trở thành một giải pháp quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Sử dụng công nghệ hiện đại, hệ thống này không chỉ giúp phát hiện tốc độ xe mà còn cảnh báo người lái khi vượt quá giới hạn cho phép. Mô hình phát hiện đối tượng YOLOv5 đã được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện biển báo tốc độ. Việc tích hợp công nghệ này vào các phương tiện giao thông sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người lái và cộng đồng.

1.1. Giới thiệu về công nghệ camera giám sát xe ô tô

Công nghệ camera giám sát xe ô tô sử dụng các cảm biến và thuật toán để theo dõi tốc độ và hành vi của phương tiện. Hệ thống này có khả năng nhận diện biển báo giao thông và cảnh báo người lái khi cần thiết.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng mô hình YOLOv5 trong giám sát

Mô hình YOLOv5 cho phép phát hiện đối tượng trong thời gian thực với độ chính xác cao. Điều này giúp hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô hoạt động hiệu quả hơn, giảm thiểu tai nạn giao thông.

II. Vấn đề và thách thức trong giám sát tốc độ xe ô tô

Mặc dù hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô bằng camera mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như độ chính xác trong việc nhận diện biển báo, điều kiện ánh sáng và thời tiết có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống. Ngoài ra, việc tích hợp dữ liệu từ hệ thống OBD-II cũng gặp khó khăn trong một số trường hợp.

2.1. Độ chính xác trong phát hiện biển báo giao thông

Độ chính xác trong việc phát hiện biển báo giao thông là một yếu tố quan trọng. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình YOLOv5 có thể đạt được độ chính xác cao, nhưng vẫn cần cải thiện để xử lý các tình huống phức tạp.

2.2. Ảnh hưởng của điều kiện môi trường đến hệ thống

Điều kiện ánh sáng và thời tiết có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống giám sát. Việc phát hiện biển báo trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc mưa có thể gặp khó khăn, ảnh hưởng đến độ tin cậy của cảnh báo.

III. Phương pháp phát triển hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô

Để phát triển hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong việc nhận diện và xử lý dữ liệu. Việc sử dụng mô hình YOLOv5 kết hợp với các thiết bị nhúng như Jetson Nano sẽ giúp cải thiện khả năng xử lý và phản hồi của hệ thống.

3.1. Thiết kế mô hình phát hiện biển báo tốc độ

Mô hình phát hiện biển báo tốc độ được thiết kế dựa trên YOLOv5, cho phép nhận diện nhanh chóng và chính xác các biển báo trên đường. Quá trình huấn luyện mô hình sử dụng tập dữ liệu lớn để cải thiện độ chính xác.

3.2. Tích hợp hệ thống OBD II vào giám sát

Hệ thống OBD-II cung cấp dữ liệu tốc độ thực tế của xe, cho phép so sánh với biển báo tốc độ đã phát hiện. Việc tích hợp này giúp hệ thống đưa ra cảnh báo kịp thời cho người lái.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống giám sát tốc độ

Hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô bằng camera có thể được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như giao thông đô thị, quản lý an toàn giao thông và hỗ trợ lái xe. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống này có khả năng giảm thiểu tai nạn giao thông và nâng cao ý thức của người lái.

4.1. Kết quả thử nghiệm hệ thống giám sát

Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình YOLOv5 đạt được 4 khung hình/giây trên Jetson Nano, cho phép phát hiện biển báo tốc độ trong thời gian thực. Hệ thống đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc cảnh báo người lái.

4.2. Tiềm năng ứng dụng trong ngành công nghiệp ô tô

Hệ thống giám sát tốc độ có tiềm năng lớn trong ngành công nghiệp ô tô, đặc biệt trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Việc áp dụng công nghệ này sẽ giúp cải thiện an toàn giao thông.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống giám sát tốc độ

Hệ thống giám sát tốc độ xe ô tô bằng camera sử dụng mô hình YOLOv5 đã cho thấy nhiều tiềm năng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để khắc phục các hạn chế hiện tại và mở rộng ứng dụng của hệ thống trong tương lai.

5.1. Đánh giá hiệu quả của hệ thống

Đánh giá hiệu quả của hệ thống giám sát tốc độ cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong việc giảm thiểu tai nạn giao thông. Hệ thống đã chứng minh được khả năng cảnh báo kịp thời cho người lái.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, cần mở rộng tập dữ liệu huấn luyện và cải thiện thuật toán để nâng cao độ chính xác của hệ thống. Việc tích hợp thêm các công nghệ mới sẽ giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.