I. Giới thiệu về nghiên cứu nhận diện xe ô tô và người đi bộ tại HCMUTE
Nghiên cứu này tập trung vào việc nhận diện vật thể, cụ thể là nhận diện xe ô tô và người đi bộ, tại khu vực HCMUTE. Công trình sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến, bao gồm mạng neuron tích chập (CNN) và deep learning, để xây dựng một hệ thống giám sát hiệu quả. Mục tiêu chính là phát triển một giải pháp giao thông an toàn hơn, góp phần vào an toàn giao thông trong khu vực. Nghiên cứu ứng dụng thực tế ảo (AR) để mô phỏng và đánh giá hiệu quả của hệ thống. Dữ liệu thu thập tại HCMUTE được sử dụng để huấn luyện và kiểm thử mô hình. Thuật toán nhận diện được chọn lựa cẩn thận dựa trên cân nhắc về tốc độ xử lý và độ chính xác.
1.1 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một hệ thống nhận diện hình ảnh có khả năng phát hiện va chạm giữa xe ô tô và người đi bộ một cách chính xác và hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu lớn, thiết kế và huấn luyện mô hình học sâu, và đánh giá hiệu suất của hệ thống trên dữ liệu thực tế tại khu vực HCMUTE. Nghiên cứu tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán nhận diện để đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với ứng dụng thực tế. Mạng neuron tích chập (CNN) và mạng học sâu được sử dụng là công cụ chính. Hệ thống sẽ cung cấp thống kê về số lượng xe ô tô tự lái và người đi bộ, hỗ trợ phân tích hành vi người đi bộ. Nghiên cứu sẽ tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, sử dụng công nghệ internet vạn vật (IoT) để nâng cao khả năng giám sát.
1.2 Phương pháp luận nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp học sâu (deep learning), cụ thể là sử dụng mạng neuron tích chập (CNN), đặc biệt là thuật toán YOLO, một thuật toán nhận diện hiệu quả. Quá trình nghiên cứu bao gồm các bước: thu thập dữ liệu lớn tại khu vực HCMUTE, tiền xử lý dữ liệu, thiết kế và huấn luyện mô hình bằng Google Colab, và đánh giá hiệu quả của mô hình trên tập dữ liệu kiểm thử. Phân tích dữ liệu được thực hiện để đánh giá độ chính xác của hệ thống, thời gian xử lý và các chỉ số hiệu suất khác. Thực nghiệm được tiến hành để xác định các thông số tối ưu của mô hình. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong bài báo khoa học và luận văn. Nghiên cứu cũng đề cập đến việc đo đạc và mô phỏng giao thông, sử dụng môi trường mô phỏng để đánh giá hiệu quả của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Hệ thống giảm sát được đề xuất sẽ hỗ trợ dự đoán tai nạn.
II. Xây dựng và huấn luyện mô hình nhận diện
Mô hình được xây dựng dựa trên mạng neuron tích chập (CNN), cụ thể là phiên bản rút gọn YOLOv4-tiny. Việc lựa chọn YOLOv4-tiny đảm bảo sự cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác, phù hợp với ứng dụng thực tế trên các thiết bị nhúng. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên Google Colab, một nền tảng điện toán đám mây mạnh mẽ. Tập dữ liệu được chia thành các tập huấn luyện, kiểm định và kiểm thử để đánh giá hiệu quả của mô hình. Phân tích dữ liệu giúp xác định các tham số tối ưu cho mô hình. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện xe ô tô và người đi bộ. Tầm nhìn máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích hình ảnh.
2.1 Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu hình ảnh được thu thập tại khu vực HCMUTE, bao gồm hình ảnh của xe ô tô và người đi bộ trong các điều kiện giao thông khác nhau. Quá trình tiền xử lý dữ liệu bao gồm việc làm sạch, chuẩn hóa và tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu quả huấn luyện mô hình. Việc sử dụng kỹ thuật số hóa giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu. Thống kê được thực hiện để đánh giá chất lượng dữ liệu. Tích hợp dữ liệu giúp tạo ra một tập dữ liệu đa dạng và toàn diện. Việc sử dụng mục tiêu rõ ràng giúp định hướng quá trình thu thập dữ liệu. Xử lý ảnh là một bước quan trọng trong tiền xử lý.
2.2 Đánh giá hiệu suất mô hình
Hiệu suất của mô hình được đánh giá dựa trên các chỉ số như độ chính xác, độ phủ, và tỷ lệ phát hiện sai. Kết quả cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện xe ô tô và người đi bộ, với tỷ lệ phát hiện sai thấp. Phân tích các kết quả kiểm thử giúp xác định các điểm mạnh và điểm yếu của mô hình. Thống kê được sử dụng để trình bày kết quả một cách khách quan. Nghiên cứu đề xuất các hướng cải thiện để nâng cao hiệu suất mô hình. Mô hình toán học được sử dụng để phân tích và diễn đạt kết quả. Thực nghiệm cho thấy khả năng ứng dụng thực tiễn cao của mô hình.
III. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu đã thành công trong việc phát triển một hệ thống nhận diện xe ô tô và người đi bộ hiệu quả tại HCMUTE. Hệ thống dựa trên mạng neuron tích chập (CNN) và thuật toán YOLOv4-tiny, đạt được độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn trong việc nâng cao an toàn giao thông. Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ tập trung vào hai đối tượng cụ thể, cần mở rộng để bao gồm nhiều đối tượng khác. Việc tích hợp với các hệ thống giám sát khác cũng là hướng phát triển quan trọng.
3.1 Ứng dụng thực tiễn
Hệ thống nhận diện này có nhiều ứng dụng thực tiễn, chẳng hạn như hỗ trợ lái xe an toàn hơn, giám sát giao thông thông minh, và quản lý giao thông hiệu quả. Việc phát hiện va chạm sớm có thể giúp giảm thiểu tai nạn giao thông. Hệ thống giám sát có thể được tích hợp vào các hệ thống giao thông hiện có. Nghiên cứu này góp phần vào việc xây dựng các giải pháp giao thông thông minh và an toàn hơn. An toàn cho người đi bộ là một trong những mục tiêu quan trọng của nghiên cứu. Việc ứng dụng công nghệ này cần được xem xét trong bối cảnh khu vực HCMUTE.
3.2 Hạn chế và hướng phát triển
Một hạn chế của nghiên cứu là chỉ tập trung vào việc nhận diện xe ô tô và người đi bộ. Trong tương lai, cần mở rộng nghiên cứu để bao gồm nhiều đối tượng khác như xe máy, xe đạp, v.v. Việc cải thiện khả năng hoạt động trong điều kiện thời tiết xấu, ánh sáng yếu cũng là cần thiết. Tích hợp với các hệ thống internet vạn vật (IoT) sẽ giúp nâng cao khả năng giám sát và quản lý giao thông. Nghiên cứu cũng cần được mở rộng để phân tích hành vi người đi bộ một cách chi tiết hơn. Mô hình toán học có thể được cải tiến để nâng cao độ chính xác. Công bố khoa học là một bước quan trọng để chia sẻ kết quả nghiên cứu.
