Luận Văn: Phát Hiện Điểm Ùn Tắc Giao Thông Qua Phân Tích Video

• Tác giả: Nguyễn Tấn Hải
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thủy
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Phát Hiện Điểm Ùn Tắc Giao Thông Bằng Video
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN ĐIỂM ÙN TẮC GIAO THÔNG
• 1.1. Ý nghĩa của việc phát hiện điểm ùn tắc giao thông
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.2.1. Sử dụng video từ camera giám sát giao thông
• 1.2.2. Sử dụng phương pháp học sâu

I. Tổng quan về phát hiện điểm ùn tắc giao thông

Việc phát hiện giao thông là một nhiệm vụ quan trọng trong việc quản lý và điều tiết giao thông. Ùn tắc giao thông không chỉ gây ra thiệt hại kinh tế mà còn ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của người dân. Theo thống kê, thiệt hại do ùn tắc giao thông ở Việt Nam ước tính lên tới hàng tỷ USD mỗi năm. Việc phát hiện sớm các điểm ùn tắc giúp các cơ quan chức năng có thể nhanh chóng điều tiết và phân luồng giao thông, từ đó giảm thiểu thiệt hại. Công nghệ hiện đại, đặc biệt là video giám sát giao thông, đã trở thành công cụ hữu hiệu trong việc phát hiện và phân tích tình trạng giao thông. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng video từ camera giám sát có thể cung cấp thông tin chính xác về mật độ và loại phương tiện tham gia giao thông, từ đó đưa ra các giải pháp kịp thời.

1.1 Ý nghĩa của việc phát hiện điểm ùn tắc giao thông

Việc phát hiện điểm ùn tắc giao thông có ý nghĩa quan trọng trong việc duy trì trật tự và an toàn giao thông. Giải pháp giao thông hiệu quả không chỉ giúp giảm thiểu thiệt hại kinh tế mà còn cải thiện chất lượng môi trường sống. Các nghiên cứu cho thấy, việc phát hiện sớm các điểm ùn tắc có thể giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi của người tham gia giao thông, từ đó giảm thiểu ô nhiễm không khí và tiếng ồn. Hơn nữa, việc sử dụng công nghệ phân tích video giao thông giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về tình hình giao thông, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc điều tiết giao thông.

1.2 Các nghiên cứu liên quan

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phát triển các phương pháp phát hiện giao thông hiệu quả. Các phương pháp này chủ yếu được chia thành ba nhóm: phương pháp xác định cơ bản, phương pháp phát hiện chuyển động và phương pháp kết hợp. Mỗi nhóm phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng. Ví dụ, nhóm phương pháp xác định cơ bản thường sử dụng video để xác định mật độ và vị trí phương tiện, trong khi nhóm phương pháp phát hiện chuyển động tập trung vào việc đánh giá lưu lượng giao thông. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp các phương pháp này có thể mang lại kết quả tốt hơn trong việc phát hiện và phân loại phương tiện giao thông.

II. Phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông

Phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông chủ yếu dựa vào việc sử dụng các mô hình học sâu như mạng nơron tích chập (CNN). Mô hình này cho phép phân tích video giao thông một cách hiệu quả, từ đó phát hiện và phân loại các phương tiện. Việc sử dụng mô hình SSD (Single Shot Multibox Detector) giúp tăng tốc độ phát hiện và cải thiện độ chính xác. Mô hình MobileNet cũng được áp dụng để tối ưu hóa hiệu suất trong việc phát hiện và phân loại phương tiện. Các phương pháp này không chỉ giúp phát hiện điểm ùn tắc mà còn cung cấp thông tin về mật độ và loại phương tiện tham gia giao thông.

2.1 Mô hình mạng nơron tích chập CNN

Mô hình mạng nơron tích chập (CNN) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích video giao thông. CNN có khả năng tự động học các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào mà không cần phải lập trình thủ công. Điều này giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện và phân loại phương tiện. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng CNN có thể đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện các loại phương tiện khác nhau, từ ô tô đến xe máy và xe tải. Việc áp dụng CNN trong phát hiện điểm ùn tắc giao thông đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc quản lý giao thông thông minh.

2.2 Phương pháp đếm phương tiện giao thông

Phương pháp đếm phương tiện giao thông là một phần quan trọng trong việc phát hiện điểm ùn tắc. Việc xác định số lượng phương tiện trong một khoảng thời gian nhất định giúp các nhà quản lý có cái nhìn rõ ràng về tình hình giao thông. Các mô hình như SSD và MobileNet được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ này. Chúng cho phép phân tích video theo thời gian thực, từ đó đưa ra các dự đoán về khả năng xảy ra ùn tắc. Kết quả từ các phương pháp này không chỉ giúp cải thiện việc điều tiết giao thông mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nghiên cứu về giao thông trong tương lai.

III. Thử nghiệm phát hiện điểm ùn tắc giao thông

Thử nghiệm phát hiện điểm ùn tắc giao thông được thực hiện trên các video thu thập từ thực tế. Môi trường thử nghiệm được cài đặt để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của các mô hình. Kết quả thử nghiệm cho thấy các mô hình học sâu có khả năng phát hiện và phân loại phương tiện với độ chính xác cao. Việc áp dụng các phương pháp này trong thực tế không chỉ giúp phát hiện điểm ùn tắc mà còn cung cấp thông tin về mật độ giao thông trong khu vực. Các kết quả này có thể được sử dụng để cải thiện các giải pháp giao thông hiện tại.

3.1 Cài đặt môi trường thử nghiệm

Cài đặt môi trường thử nghiệm là bước quan trọng trong quá trình phát hiện điểm ùn tắc giao thông. Môi trường này bao gồm việc thiết lập các camera giám sát tại các vị trí chiến lược để thu thập video giao thông. Các video này sau đó được xử lý bằng các mô hình học sâu để phát hiện và phân loại phương tiện. Việc cài đặt môi trường thử nghiệm không chỉ giúp thu thập dữ liệu chính xác mà còn đảm bảo rằng các mô hình hoạt động hiệu quả trong điều kiện thực tế.

3.2 Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu thu thập

Kết quả thử nghiệm cho thấy các mô hình học sâu có khả năng phát hiện điểm ùn tắc giao thông với độ chính xác cao. Các video thu thập được từ các tuyến đường đông đúc đã cho thấy rõ ràng tình trạng giao thông. Việc phân tích các video này giúp xác định các điểm ùn tắc và đưa ra các giải pháp kịp thời. Kết quả từ các thử nghiệm này không chỉ có giá trị trong việc điều tiết giao thông mà còn cung cấp thông tin quý giá cho các nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực giao thông thông minh.

Tổng quan nghiên cứu

Ùn tắc giao thông là vấn đề nghiêm trọng tại các đô thị lớn trên thế giới, gây thiệt hại kinh tế và môi trường đáng kể. Theo thống kê, tại Mỹ, thiệt hại do ùn tắc giao thông lên tới hơn 160 tỷ USD mỗi năm, tương đương 7 tỷ giờ làm việc và hàng triệu lít nhiên liệu bị lãng phí. Tại Trung Quốc, sự kiện ùn tắc kéo dài 21 ngày trên cao tốc Bắc Kinh – Tây Tạng với 100 km đường bị tắc nghẽn và 30.000 phương tiện tham gia đã gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế quốc gia. Ở Việt Nam, theo Viện Chiến lược và Phát triển Giao thông Vận tải, thiệt hại do ùn tắc giao thông tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh ước tính lần lượt khoảng 1-1,2 tỷ USD và gần 1,3 tỷ USD mỗi năm. Tốc độ tăng trưởng phương tiện giao thông vượt xa khả năng phát triển hạ tầng, cùng với ý thức tham gia giao thông còn hạn chế, làm gia tăng áp lực lên hệ thống giao thông đô thị.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông dựa trên xử lý video thu thập từ các tuyến đường tại Hà Nội, nhằm hỗ trợ công tác điều tiết và phân luồng giao thông hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bài toán phát hiện, phân loại và đếm mật độ phương tiện giao thông thông qua xử lý hình ảnh video, sử dụng các kỹ thuật học sâu và mạng nơron tích chập (CNN). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu video thực tế thu thập từ các tuyến đường như Nguyễn Trãi, Khuất Duy Tiến, Trần Duy Hưng và Lê Văn Lương, trong các điều kiện thời tiết và thời gian khác nhau.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ phát hiện sớm các điểm ùn tắc giao thông, giúp lực lượng chức năng nhanh chóng điều tiết, giảm thiểu thiệt hại kinh tế và cải thiện môi trường đô thị. Việc ứng dụng các mô hình học sâu như SSD kết hợp MobileNet giúp tăng tốc độ xử lý và độ chính xác trong nhận diện phương tiện, phù hợp với yêu cầu xử lý thời gian thực trong giao thông thông minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Mạng nơron tích chập (CNN - Convolutional Neural Network): Mạng CNN là mô hình học sâu phổ biến trong nhận dạng và phân loại hình ảnh, với kiến trúc gồm các lớp tích chập, lớp kích hoạt phi tuyến ReLU, lớp lấy mẫu (Pooling) và lớp kết nối đầy đủ. CNN giúp trích xuất đặc trưng cục bộ từ ảnh, giảm số lượng tham số so với mạng nơron truyền thống.

• Mô hình SSD (Single Shot Multibox Detector): SSD là mô hình phát hiện đối tượng trong ảnh với khả năng định vị và phân loại trong một bước duy nhất, sử dụng mạng cơ sở VGG16 để trích xuất đặc trưng và áp dụng các bộ lọc tích chập để dự đoán vị trí và lớp đối tượng. SSD có ưu điểm xử lý nhanh, phù hợp với ứng dụng thời gian thực.

• Mô hình MobileNet: MobileNet sử dụng kỹ thuật tích chập sâu phân tách (Depthwise Separable Convolution) để giảm số lượng phép tính và tham số, giúp mô hình nhỏ gọn, phù hợp cho các thiết bị di động và nhúng. MobileNet kết hợp Batch Normalization và hàm kích hoạt ReLU để tăng hiệu quả huấn luyện.

Các khái niệm chính bao gồm: tách nền (background subtraction) để phát hiện đối tượng chuyển động, phân loại phương tiện giao thông theo các lớp như ô tô, xe máy, xe tải, đếm mật độ phương tiện dựa trên đường kẻ ROI (Region of Interest), và dự đoán điểm ùn tắc dựa trên ngưỡng mật độ.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Video kỹ thuật số được thu thập bằng phương tiện không người lái UAV tại các tuyến đường trọng điểm của Hà Nội gồm Nguyễn Trãi, Khuất Duy Tiến, Trần Duy Hưng và Lê Văn Lương. Dữ liệu thu thập vào ngày 28/03/2020, trong các điều kiện ban ngày và ban đêm, với độ cao trên 10 mét.

• Phương pháp phân tích: Video được tách thành các khung hình (frame) để xử lý. Tiền xử lý ảnh bao gồm khử sương mù và cân bằng histogram nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh. Phát hiện và phân loại phương tiện giao thông được thực hiện bằng mô hình kết hợp SSD và MobileNet, giúp nhận diện chính xác và nhanh chóng các loại phương tiện trong video.

• Đếm mật độ phương tiện: Sử dụng đường kẻ ngang ROI trên làn đường có lưu lượng cao nhất để đếm số lượng phương tiện đi qua. Nếu số lượng phương tiện vượt quá 50 trong một khoảng thời gian nhất định, điểm giao thông được dự đoán có nguy cơ ùn tắc.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình và thử nghiệm được thực hiện trong năm 2020, với các bước thử nghiệm trên các tuyến đường thực tế tại Hà Nội.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác phát hiện và phân loại phương tiện: Mô hình SSD kết hợp MobileNet đạt độ chính xác phát hiện phương tiện lên tới khoảng 94%, phân loại phương tiện đạt khoảng 91%, tương đương hoặc vượt trội so với các nghiên cứu trước đây sử dụng mạng nơron tích chập sâu (DCNNs) với độ chính xác phát hiện 95% và phân loại 93%.

2. Hiệu quả xử lý video chất lượng thấp: Qua tiền xử lý khử sương mù và cân bằng histogram, chất lượng video được cải thiện rõ rệt, giúp mô hình nhận diện chính xác hơn trong điều kiện thời tiết không thuận lợi như mưa, sương mù.

3. Đếm mật độ phương tiện và phát hiện điểm ùn tắc: Trên các tuyến đường khảo sát, khi số lượng phương tiện đi qua đường kẻ ROI vượt ngưỡng 50 phương tiện trong khoảng thời gian nhất định, hệ thống dự đoán chính xác điểm có nguy cơ ùn tắc giao thông. Ví dụ, trên tuyến đường Nguyễn Trãi, mật độ phương tiện cao hơn 60% vào giờ cao điểm so với giờ thấp điểm, tương ứng với các điểm ùn tắc được ghi nhận thực tế.

4. Tốc độ xử lý và khả năng ứng dụng thực tế: Mô hình kết hợp SSD-MobileNet giảm gần 90% số phép tính so với mạng tích chập tiêu chuẩn, giúp tăng tốc độ xử lý lên gấp 20 lần so với các mô hình như YOLO trên cùng tập dữ liệu, phù hợp cho ứng dụng thời gian thực trên thiết bị di động hoặc hệ thống nhúng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của độ chính xác cao là nhờ sự kết hợp hiệu quả giữa mô hình SSD với khả năng phát hiện đa tỷ lệ và MobileNet với kiến trúc tích chập sâu phân tách giúp giảm độ phức tạp tính toán mà vẫn giữ được đặc trưng quan trọng. Việc áp dụng các bước tiền xử lý ảnh như khử sương mù và cân bằng histogram giúp cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, từ đó nâng cao hiệu quả nhận diện trong điều kiện thực tế đa dạng.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả của luận văn cho thấy sự cải tiến rõ rệt về tốc độ xử lý và khả năng ứng dụng trong môi trường thực tế tại Việt Nam, đặc biệt là các tuyến đường đô thị có mật độ giao thông cao và điều kiện thời tiết thay đổi. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ mật độ phương tiện theo thời gian và bảng so sánh độ chính xác phân loại phương tiện giữa các mô hình.

Ý nghĩa của kết quả nghiên cứu là cung cấp công cụ hỗ trợ quản lý giao thông thông minh, giúp phát hiện sớm các điểm ùn tắc, từ đó giảm thiểu thiệt hại kinh tế và cải thiện chất lượng môi trường đô thị.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống giám sát giao thông thông minh: Lắp đặt camera giám sát kết hợp với mô hình SSD-MobileNet trên các tuyến đường trọng điểm tại Hà Nội và các thành phố lớn để phát hiện và cảnh báo điểm ùn tắc giao thông theo thời gian thực. Chủ thể thực hiện: Sở Giao thông Vận tải, thời gian triển khai: 12 tháng.

2. Phát triển ứng dụng di động hỗ trợ người dân: Cung cấp ứng dụng cảnh báo giao thông dựa trên dữ liệu video và phân tích từ hệ thống, giúp người dân lựa chọn lộ trình phù hợp, giảm áp lực giao thông tại các điểm nóng. Chủ thể thực hiện: Các công ty công nghệ, thời gian: 6-9 tháng.

3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào: Đầu tư cải thiện hệ thống camera, bổ sung các thiết bị khử sương mù, cân bằng ánh sáng tự động để đảm bảo chất lượng video thu thập, nâng cao hiệu quả nhận diện. Chủ thể thực hiện: Trung tâm quản lý giao thông, thời gian: 6 tháng.

4. Tổ chức đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý giao thông: Đào tạo sử dụng hệ thống phát hiện điểm ùn tắc giao thông, phân tích dữ liệu và điều phối giao thông hiệu quả dựa trên cảnh báo từ hệ thống. Chủ thể thực hiện: Sở Giao thông Vận tải, thời gian: liên tục.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý giao thông đô thị: Nghiên cứu cung cấp công cụ và phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông, hỗ trợ công tác điều tiết và phân luồng giao thông hiệu quả.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, kỹ thuật: Luận văn trình bày chi tiết về ứng dụng mạng nơron tích chập, mô hình SSD và MobileNet trong xử lý video giao thông, là tài liệu tham khảo quý giá cho các đề tài liên quan.

3. Các công ty phát triển giải pháp giao thông thông minh: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm để phát triển các sản phẩm giám sát và phân tích giao thông dựa trên video.

4. Cơ quan quản lý đô thị và môi trường: Thông tin về tác động của ùn tắc giao thông đến kinh tế và môi trường, từ đó xây dựng các chính sách giảm thiểu ùn tắc và ô nhiễm.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông dựa trên video hoạt động như thế nào?
   Phương pháp sử dụng video thu thập từ camera hoặc UAV, tách thành các khung hình, tiền xử lý ảnh để nâng cao chất lượng, sau đó áp dụng mô hình học sâu SSD kết hợp MobileNet để phát hiện, phân loại và đếm số lượng phương tiện. Khi mật độ phương tiện vượt ngưỡng, hệ thống dự đoán điểm có nguy cơ ùn tắc.

2. Độ chính xác của mô hình trong điều kiện thời tiết xấu ra sao?
   Nhờ các bước tiền xử lý như khử sương mù và cân bằng histogram, mô hình vẫn duy trì độ chính xác cao trên 90% trong điều kiện mưa, sương mù hoặc ánh sáng yếu, tuy có giảm nhẹ so với điều kiện thời tiết thuận lợi.

3. Tại sao chọn kết hợp SSD và MobileNet thay vì các mô hình khác?
   SSD cho phép phát hiện đối tượng nhanh trong một bước duy nhất, MobileNet giảm đáng kể số phép tính và tham số nhờ tích chập sâu phân tách, giúp mô hình nhẹ, nhanh và phù hợp cho ứng dụng thời gian thực trên thiết bị di động hoặc hệ thống nhúng.

4. Làm thế nào để xác định ngưỡng mật độ phương tiện gây ùn tắc?
   Ngưỡng được xác định dựa trên phân tích thực tế tại các tuyến đường khảo sát, với giá trị khoảng 50 phương tiện đi qua đường kẻ ROI trong khoảng thời gian nhất định được coi là điểm bắt đầu có nguy cơ ùn tắc.

5. Ứng dụng của nghiên cứu này trong quản lý giao thông đô thị là gì?
   Nghiên cứu cung cấp công cụ phát hiện sớm điểm ùn tắc, giúp lực lượng chức năng điều tiết giao thông kịp thời, giảm thiểu thiệt hại kinh tế và ô nhiễm môi trường, đồng thời hỗ trợ người dân lựa chọn lộ trình thông minh.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công phương pháp phát hiện điểm ùn tắc giao thông dựa trên video sử dụng mô hình SSD kết hợp MobileNet, đạt độ chính xác phát hiện và phân loại phương tiện trên 90%.
• Tiền xử lý ảnh như khử sương mù và cân bằng histogram giúp nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào, cải thiện hiệu quả nhận diện trong điều kiện thực tế đa dạng.
• Phương pháp đếm mật độ phương tiện qua đường kẻ ROI và ngưỡng 50 phương tiện giúp dự đoán chính xác các điểm có nguy cơ ùn tắc giao thông.
• Mô hình giảm đáng kể số phép tính so với các mạng tích chập tiêu chuẩn, phù hợp cho ứng dụng thời gian thực trên thiết bị di động và hệ thống nhúng.
• Đề xuất triển khai hệ thống giám sát giao thông thông minh tại các đô thị lớn, kết hợp đào tạo và phát triển ứng dụng hỗ trợ người dân.

Next steps: Triển khai thử nghiệm mở rộng trên các tuyến đường khác, tối ưu hóa mô hình cho các điều kiện thời tiết phức tạp hơn, và phát triển hệ thống cảnh báo giao thông tích hợp.

Call to action: Các cơ quan quản lý giao thông và các nhà phát triển công nghệ nên hợp tác để ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế, góp phần giảm thiểu ùn tắc và nâng cao chất lượng cuộc sống đô thị.