Luận văn thạc sĩ về nhận dạng biển báo giao thông sử dụng máy học

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn

2018

68
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

ABSTRACT

MỤC LỤC

DANH SÁCH HÌNH

DANH SÁCH BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1. Chương 1: TỔNG QUAN

1.1. Mục tiêu của đề tài

1.2. Phương pháp của đề tài

2. Chương 2: LÝ THUYẾT VỀ PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG

2.1. Kĩ thuật mắt chim – Bird’s eye view mapping

2.2. Uốn cong tầm nhìn của ảnh (WPM)

2.3. Đảo tầm nhìn của hình ảnh (IPM)

2.4. Phát hiện biên của hình ảnh thu được bằng kỹ thuật mắt chim

2.5. Dự đoán khoảng cách từ camera đơn từ hình ảnh mắt chim

2.6. Thuật toán RANSAC

3. Chương 3: LÝ THUYẾT VỀ NHẬN DẠNG VÀ BÁM ĐỐI TƯỢNG

3.1. Phương pháp phát hiện dựa trên màu sắc

3.2. Phương pháp phát hiện dựa trên hình dạng

3.3. Thuật toán Support Vector Machine (SVM)

3.4. Trích xuất đặc trưng bằng Histogram of gradient (HOG)

3.5. Phương pháp phát hiện rút trích đặc trưng Haar

3.6. Rút đặc trưng bằng phương pháp PCA (Principal Component Analysis)

3.7. Phương pháp nhận dạng dùng mạng Neural

3.8. Đặc trưng ACF

3.9. Mô hình thực hiện

4. Chương 4: MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG LÀN ĐƯỜNG VÀ ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG

4.1. Những vấn đề liên quan

4.2. Hiệu chỉnh camera

4.3. Tạo dữ liệu huấn luyện bằng Image Label Toolbox

4.4. Đánh giá độ chính xác

5. Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Hạn chế và hướng phát triển

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu "Nhận dạng biển báo giao thông bằng máy học: Ứng dụng và công nghệ" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà công nghệ máy học có thể được áp dụng để nhận diện và phân loại các biển báo giao thông. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các thuật toán học sâu trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống nhận dạng, từ đó góp phần nâng cao an toàn giao thông. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng công nghệ này, bao gồm khả năng giảm thiểu tai nạn giao thông và tối ưu hóa việc quản lý giao thông.

Để mở rộng kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng nơron học sâu, nơi trình bày chi tiết về việc áp dụng mạng nơron trong nhận dạng đối tượng giao thông. Ngoài ra, tài liệu Giải pháp học thích ứng trên nền tảng mạng học sâu ứng dụng nhận dạng đối tượng tham gia giao thông sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các giải pháp học máy tiên tiến trong lĩnh vực này. Cuối cùng, tài liệu Ứng dụng xử lý hình ảnh nhận dạng đường đi cho ôtô chạy tự động cũng là một nguồn tài liệu quý giá, cung cấp cái nhìn về cách mà công nghệ nhận dạng hình ảnh có thể được áp dụng trong các phương tiện tự động.