I. Tổng Quan Về Dự Báo Tốc Độ Phương Tiện Từ Dữ Liệu Camera
Giao thông đô thị, đặc biệt tại các thành phố lớn như Hà Nội và TP.HCM, đang đối mặt với nhiều thách thức. Ùn tắc giao thông gây ra nhiều hệ lụy, từ tăng thời gian di chuyển đến ô nhiễm môi trường. Tai nạn giao thông vẫn ở mức cao, thường do chạy quá tốc độ hoặc sai làn. Để giải quyết vấn đề này, TP.HCM đã tăng cường lắp đặt camera giám sát giao thông (CCTV). Theo đề án, toàn thành phố hiện có hơn 37,000 camera giám sát. Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cũng được áp dụng để cải thiện hiệu quả quản lý giao thông, như nhận diện biển số xe và theo dõi phương tiện. Sự bùng nổ của thiết bị di động và dữ liệu lớn mang đến nhiều giải pháp tiềm năng. Tuy nhiên, việc chia sẻ thông tin cá nhân còn hạn chế. Do đó, hình ảnh và video từ hệ thống camera giám sát giao thông là nguồn dữ liệu lớn và hữu ích để nghiên cứu và phát triển các giải pháp hỗ trợ điều hành và giám sát giao thông, như giám sát lưu lượng dòng phương tiện và ước lượng vận tốc phương tiện. Luận văn này tập trung vào nghiên cứu và xây dựng một giải pháp dự báo tốc độ phương tiện của dòng xe tham gia giao thông trên các tuyến đường có gắn CCTV tại TP.HCM.
1.1. Tầm Quan Trọng Của Hệ Thống Giao Thông Thông Minh ITS
Hệ thống giao thông thông minh (ITS) đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả và an toàn giao thông đô thị. Việc sử dụng dữ liệu camera để dự báo tốc độ phương tiện là một phần quan trọng của ITS. Thông tin này giúp người tham gia giao thông lựa chọn lộ trình tối ưu, giảm thiểu ùn tắc. Ngoài ra, cơ quan chức năng có thể sử dụng thông tin này để điều phối giao thông hiệu quả hơn. Theo Nguyễn Văn Trung, việc xây dựng giải pháp dự báo tốc độ phương tiện dựa trên dữ liệu camera giám sát giao thông là cần thiết và cấp bách. Các thông tin dự báo sẽ được hiển thị trên hệ thống Utraffic.
1.2. Các Thách Thức Khi Xây Dựng Giải Pháp Dự Báo Tốc Độ Xe
Xây dựng giải pháp dự báo tốc độ xe đối mặt với nhiều thách thức. Các loại phương tiện tham gia giao thông đa dạng, số lượng phương tiện lớn, đặc biệt vào giờ cao điểm. Các camera giám sát giao thông khác nhau về chủng loại, độ cao và góc quay. Điều kiện thời tiết xấu ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Vì vậy, giải pháp cần linh hoạt, áp dụng được trên nhiều loại camera và điều kiện thời tiết khác nhau. Yêu cầu về độ chính xác cao và khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực cũng là những thách thức lớn. Bài toán còn gặp phải nhiều hạn chế về nguồn lực phần cứng và dữ liệu.
II. Phân Tích Bài Toán Dự Báo Tốc Độ Dòng Xe Bằng Dữ Liệu Camera
Bài toán ước lượng vận tốc phương tiện tham gia giao thông là bài toán cơ bản trong lĩnh vực giám sát giao thông thông minh. Đối với các thành phố lớn của Việt Nam, bài toán này còn gặp nhiều thách thức. Các loại phương tiện tham gia giao thông đa dạng, số lượng phương tiện lưu thông lớn, đặc biệt là vào giờ cao điểm. Tình trạng kẹt xe kéo dài khiến việc di chuyển của người dân tốn nhiều thời gian, cũng như việc nhận diện và theo dõi các phương tiện của cơ quan quản lý trở nên khó khăn hơn. Các camera giám sát giao thông gồm nhiều chủng loại được đặt ở độ cao và góc quay khác nhau. Điều này đòi hỏi phương pháp đề xuất phải linh hoạt, có thể áp dụng được trên hầu hết các camera. Với điều kiện thời tiết xấu như mưa lớn, ngập đường khiến cho chất lượng hình ảnh thu thập từ camera bị giảm sút. Điều này làm ảnh hưởng đến độ chính xác dự báo tốc độ. Luận văn này đề xuất một giải pháp ước lượng vận tốc phương tiện tham gia giao thông dựa trên phương pháp học máy và xử lý ảnh.
2.1. Mục Tiêu Nghiên Cứu Về Dự Báo Tốc Độ Giao Thông
Luận văn tập trung nghiên cứu các giải pháp ước lượng, dự báo vận tốc của dòng phương tiện giao thông dựa vào dữ liệu từ camera giám sát. Tìm ra phương pháp tối ưu và phù hợp với thực tế ở Việt Nam để hiện thực và thử nghiệm, áp dụng vào thực tế điều kiện cụ thể tại TP.HCM. Xây dựng chương trình thử nghiệm trên các tập dữ liệu thật trên thế giới và cụ thể tại TP.HCM để có cơ sở đưa ra một số đánh giá để có thể gắn giải pháp này vào hệ thống Utraffic. Theo tác giả Nguyễn Văn Trung, hệ thống camera giao thông của sở GTVT TP.HCM cần được khai thác tối đa.
2.2. Đề Xuất Thu Thập Dữ Liệu Để Dự Báo Tốc Độ Xe
Đề xuất một phương pháp thu thập dữ liệu đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào nhằm phục vụ cho quá trình học máy và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đề xuất một mô hình phát hiện, theo dõi các phương tiện lưu thông trên đường. Đề xuất một phương pháp ước lượng được vận tốc của phương tiện gồm xe máy, ô-tô con, xe buýt và xe tải một cách tự động trên đa số các camera đặt cố định bằng cách sử dụng hoặc cải tiến các nghiên cứu và giải pháp hiện có. Việc xây dựng chương trình thử nghiệm làm cơ sở đánh giá tính hiệu quả và khả thi trong điều kiện thực tế ở TP.HCM là rất quan trọng.
2.3. Các Thành Phần Của Hệ Thống Ước Lượng Vận Tốc Xe
Hệ thống đề xuất gồm ba thành phần chính: (1) Thu thập dữ liệu (Data Collection) với chức năng chính là thu thập và lưu trữ dữ liệu tự động từ hệ thống CCTV của sở GTVT TP. (2) Xây dựng mô hình dự báo tốc độ xe, (3) Phần chức năng quan trọng nhất là ước lượng vận tốc phương tiện theo giải pháp đã đề xuất. Các module cần được tích hợp chặt chẽ để hệ thống hoạt động hiệu quả. Việc sử dụng công nghệ phù hợp trong quá trình xây dựng cũng là một yếu tố quan trọng.
III. Hướng Dẫn Các Phương Pháp Ước Lượng Tốc Độ Phương Tiện Giao Thông
Đề tài "Nghiên cứu, xây dựng giải thuật dự báo tốc độ phương tiện của dòng xe dựa vào dữ liệu camera" khảo sát một cách bao quát những hướng tiếp cận chính trong hai bài toán là nhận diện phương tiện vốn là tiền đề cho nhiều xử lý phía sau như theo dõi, phân tích hành vi và bài toán dự báo vận tốc phương tiện giao thông. Bên cạnh đó, luận văn đề xuất phương pháp thu thập dữ liệu từ các camera giao thông thông minh cố định, qua đó sử dụng các mô hình deep learning để huấn luyện trên tập dữ liệu thu thập được. Từ cơ sở đó, áp dụng các phương pháp xử lý ảnh để xây dựng được chương trình dự báo tốc độ của phương tiện ở các đoạn đường có gắn camera giám sát trên địa bàn TP.HCM.
3.1. Ứng Dụng Học Sâu Để Nhận Diện Phương Tiện Giao Thông
Các phương pháp học sâu (Deep Learning), đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã chứng minh hiệu quả cao trong bài toán nhận diện phương tiện giao thông. Các mô hình như YOLO, Faster R-CNN, SSD có khả năng phát hiện chính xác và nhanh chóng các loại xe khác nhau, từ xe máy đến xe tải. Ưu điểm của học sâu là khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, giảm thiểu công sức thiết kế đặc trưng thủ công. Tuy nhiên, việc huấn luyện mô hình học sâu đòi hỏi lượng lớn dữ liệu được gán nhãn và tài nguyên tính toán lớn. Mô hình YOLOv7 được tác giả lựa chọn để thử nghiệm.
3.2. Các Kỹ Thuật Xử Lý Ảnh Để Ước Lượng Vận Tốc Xe
Ngoài nhận diện phương tiện, các kỹ thuật xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc ước lượng vận tốc xe. Các phương pháp như theo dõi đối tượng (object tracking), hiệu chỉnh camera, và tính toán hệ số tỉ lệ giữa pixel và mét (pixel per meter - PPM) được sử dụng để xác định vị trí và vận tốc của xe trong không gian thực. Việc kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh và học sâu giúp nâng cao độ chính xác và tin cậy của việc ước lượng tốc độ. Các thuật toán như Kalman filter, Optical Flow, DeepSORT được sử dụng phổ biến.
IV. Triển Khai Giải Pháp Ước Lượng Vận Tốc Dòng Xe Từ Camera
Từ kết quả của bài toán cung cấp các thông tin hữu ích như các đoạn đường có tình trạng giao thông (TTGT) giống nhau tại một thời điểm và thời gian kéo dài của tình trạng đó, các thông tin này sẽ giúp ích cho người dùng đầu cuối trong một số trường hợp như: Người quản lý giao thông có cái nhìn tổng quan về tình trạng giao thông thay vì cục bộ, từ đó có thể điều tiết giao thông một cách hợp lý. Người dùng phổ thông: có thể lựa chọn các tuyến đường di chuyển hợp lý để tiết kiệm thời gian, chi phí. Bên cạnh đó, để có thể phát hiện những trường hợp chạy vượt quá tốc độ quy định, nhiều tuyến đường đã trang bị các máy bắn tốc độ sử dụng laser. Thiết bị này có chi phí rất đắt đỏ và việc trang bị số lượng lớn trên nhiều tuyến đường là không khả thi, thay vào đó, tận dụng hình ảnh thu được từ các video giám sát giao thông từ đó sử dụng các phương pháp xử lý ảnh để tính toán tốc độ xe đang là giải pháp ý nghĩa.
4.1. Xây Dựng Mô Hình Thu Thập Dữ Liệu Từ Camera Giao Thông
Việc thu thập dữ liệu là bước quan trọng để xây dựng mô hình dự báo tốc độ chính xác. Cần thu thập dữ liệu từ nhiều camera khác nhau, ở nhiều vị trí và thời điểm khác nhau, để đảm bảo tính đa dạng và đại diện của dữ liệu. Dữ liệu cần được gán nhãn chính xác, bao gồm thông tin về vị trí xe, loại xe, và tốc độ. Việc tự động hóa quá trình thu thập và gán nhãn dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Việc thu thập dữ liệu cần tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin cá nhân.
4.2. Huấn Luyện Mô Hình Deep Learning Với Dữ Liệu Giao Thông
Sau khi thu thập dữ liệu, cần huấn luyện mô hình deep learning để nhận diện và theo dõi xe. Có thể sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước (pre-trained models) và tinh chỉnh (fine-tune) trên dữ liệu giao thông của TP.HCM để đạt được hiệu quả tốt nhất. Cần đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra (test data) để đảm bảo mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt. Việc sử dụng GPUs (Graphics Processing Units) giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình.
V. Đánh Giá Kết Quả và Thảo Luận Về Ước Lượng Tốc Độ Xe
Luận văn này sẽ tập trung giải quyết ba vấn đề chính sau đây: Đề xuất một phương pháp thu thập dữ liệu đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào nhằm phục vụ cho quá trình học máy và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đề xuất được một mô hình phát hiện, theo dõi các phương tiện lưu thông trên đường. Đề xuất một phương pháp ước lượng được vận tốc của phương tiện gồm xe máy, ô-tô con, xe buýt và xe tải một cách tự động trên đa số các camera đặt cố định bằng cách sử dụng hoặc cải tiến các nghiên cứu và giải pháp hiện có. Xây dựng một chương trình thử nghiệm làm cơ sở đánh giá tính hiệu quả và khả thi trong điều kiện thực tế ở TP.HCM. Đồng thời, có thể gắn giải pháp này vào hệ thống Utraffic.
5.1. Phân Tích Độ Chính Xác Của Vận Tốc Ước Lượng Được
Đánh giá độ chính xác dự báo tốc độ trên các tập dữ liệu khác nhau là bước quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của giải pháp. Có thể sử dụng các chỉ số đánh giá như sai số trung bình tuyệt đối (Mean Absolute Error - MAE) và sai số bình phương gốc trung bình (Root Mean Squared Error - RMSE) để đo lường độ chính xác. Cần so sánh kết quả với các phương pháp khác để đánh giá hiệu quả của giải pháp đề xuất. Cần phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác, như điều kiện thời tiết, loại xe, và vị trí camera.
5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sai Số Dự Báo Tốc Độ Xe
Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sai số giúp cải thiện độ chính xác của giải pháp. Các yếu tố này có thể bao gồm chất lượng hình ảnh, độ chính xác của mô hình nhận diện xe, độ chính xác của việc hiệu chỉnh camera, và sai số trong quá trình thu thập dữ liệu. Cần tìm cách giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này để nâng cao độ chính xác của việc ước lượng tốc độ. Các thuật toán có thể được cải tiến để hoạt động tốt hơn trong các điều kiện khác nhau.
5.3. So Sánh Các Giải Thuật Dự Báo Tốc Độ Xe
Việc so sánh các giải thuật dự báo tốc độ xe khác nhau sẽ giúp xác định giải thuật nào là phù hợp nhất với điều kiện thực tế ở TP.HCM. Các giải thuật có thể được so sánh dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, tốc độ xử lý, và khả năng xử lý các điều kiện khác nhau. Các giải thuật có thể bao gồm thuật toán Kalman filter, thuật toán ARIMA, thuật toán LSTM, thuật toán Random Forest, thuật toán Support Vector Machine (SVM).
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Nghiên Cứu Dự Báo Tốc Độ
Kết quả của bài toán cung cấp các thông tin hữu ích giúp ích cho người dùng cuối trong một số trường hợp như: Người quản lý giao thông có cái nhìn tổng quan về tình trạng giao thông, từ đó có thể điều tiết giao thông một cách hợp lý. Người dùng phổ thông: có thể lựa chọn các tuyến đường di chuyển hợp lý để tiết kiệm thời gian, chi phí. Để có thể phát hiện những trường hợp chạy vượt quá tốc độ quy định, có thể tận dụng hình ảnh thu được từ các video giám sát giao thông để tính toán tốc độ xe.
6.1. Tóm Tắt Kết Quả Đạt Được Trong Nghiên Cứu Dự Báo Tốc Độ Xe
Nghiên cứu đã đề xuất một giải pháp dự báo tốc độ xe dựa trên dữ liệu camera giám sát giao thông. Giải pháp này kết hợp các kỹ thuật học sâu và xử lý ảnh để nhận diện, theo dõi và ước lượng vận tốc của xe. Kết quả thử nghiệm cho thấy giải pháp có độ chính xác chấp nhận được trong nhiều điều kiện khác nhau. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế cần được giải quyết trong tương lai. Các ứng dụng dự báo tốc độ xe đang được phát triển.
6.2. Các Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng Về Dự Báo Giao Thông
Các hướng nghiên cứu mở rộng có thể bao gồm cải thiện độ chính xác của mô hình nhận diện xe, phát triển các phương pháp hiệu chỉnh camera tự động, và tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ, dữ liệu GPS, thông tin từ cảm biến) để nâng cao độ chính xác của việc dự báo giao thông. Việc nghiên cứu các mô hình dự báo lưu lượng giao thông và dự báo thời gian di chuyển cũng là những hướng đi tiềm năng. Các nghiên cứu mở rộng cần tập trung vào hệ thống giao thông thông minh (ITS).
