I. Phát hiện hành vi vượt đèn đỏ
Phát hiện hành vi vượt đèn đỏ là một bài toán tổng hợp, kết hợp giữa phát hiện đối tượng (phương tiện giao thông, đèn tín hiệu) và theo dõi đối tượng. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là deep learning, các phương pháp giải quyết bài toán này ngày càng hiệu quả. Hệ thống giám sát giao thông tự động có thể phát hiện hành vi vượt đèn đỏ dựa trên dữ liệu video từ camera giao thông. Đầu vào là video và thông tin về vị trí đèn giao thông, đầu ra là các phương tiện vi phạm. Bài toán này đòi hỏi khả năng nhận diện đối tượng, phân loại đèn giao thông, và theo dõi phương tiện qua các khung hình liên tiếp.
1.1. Bài toán phát hiện đối tượng
Bài toán phát hiện đối tượng là nền tảng để giải quyết phát hiện hành vi vượt đèn đỏ. Hệ thống cần nhận diện các phương tiện giao thông như xe máy, ô tô và phân loại đèn giao thông dựa trên màu sắc. Có hai hướng tiếp cận chính: phương pháp truyền thống dựa trên đặc trưng ảnh và phương pháp học sâu. Các mô hình deep learning như YOLO và SSD đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc phát hiện đối tượng. Đối với đèn giao thông, các mô hình màu như RGB, HSV, và YCbCr được sử dụng để xác định vị trí và phân loại màu sắc.
1.2. Bài toán theo dõi đối tượng
Theo dõi đối tượng là quá trình xác định vị trí của các phương tiện qua các khung hình liên tiếp. Phương pháp SORT (Simple Online and Realtime Tracking) kết hợp bộ lọc Kalman và thuật toán Hungarian được sử dụng rộng rãi. Phương pháp này đơn giản, hiệu quả và phù hợp với môi trường camera cố định. Deep learning cũng được áp dụng để cải thiện độ chính xác trong việc theo dõi, đặc biệt khi các phương tiện bị che khuất hoặc biến mất tạm thời.
II. Phương pháp thực hiện
Để giải quyết bài toán phát hiện hành vi vượt đèn đỏ, luận văn đề xuất một hệ thống tích hợp các phương pháp deep learning. Hệ thống bao gồm các bước: phát hiện đèn giao thông, phát hiện phương tiện, xác định màu đèn, và theo dõi phương tiện. Mô hình YOLO được sử dụng để phát hiện phương tiện, trong khi các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để nhận diện đèn giao thông. Hệ thống cũng sử dụng cây quyết định để loại bỏ nhiễu và cải thiện độ chính xác.
2.1. Phát hiện đèn giao thông
Phát hiện đèn giao thông là bước quan trọng trong hệ thống. Các mô hình màu như RGB và HSV được sử dụng để xác định vị trí và phân loại màu sắc của đèn. Deep learning cũng được áp dụng để cải thiện độ chính xác, đặc biệt trong điều kiện ánh sáng thay đổi. Hệ thống sử dụng cây quyết định để loại bỏ các kết quả nhiễu và đảm bảo độ tin cậy.
2.2. Theo dõi phương tiện
Theo dõi phương tiện được thực hiện bằng phương pháp SORT, kết hợp bộ lọc Kalman và thuật toán Hungarian. Phương pháp này đảm bảo việc liên kết các phương tiện qua các khung hình liên tiếp, ngay cả khi chúng bị che khuất hoặc biến mất tạm thời. Hệ thống cũng xác định vị trí tương đối của phương tiện so với vạch dừng để phát hiện hành vi vượt đèn đỏ.
III. Thực nghiệm và đánh giá
Luận văn tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu được xây dựng từ các video giao thông tại Việt Nam. Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác trong việc phát hiện phương tiện và đèn giao thông. Kết quả cho thấy mô hình YOLO đạt hiệu suất cao trong việc phát hiện phương tiện, trong khi các phương pháp xử lý ảnh cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện đèn giao thông. Tuy nhiên, hệ thống vẫn gặp khó khăn trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc phương tiện di chuyển nhanh.
3.1. Bộ dữ liệu thực nghiệm
Bộ dữ liệu thực nghiệm bao gồm các video giao thông được thu thập tại các giao lộ ở Việt Nam. Dữ liệu được gán nhãn thủ công để đảm bảo độ chính xác. Hệ thống được huấn luyện trên bộ dữ liệu này để phát hiện phương tiện và đèn giao thông.
3.2. Đánh giá kết quả
Hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện phương tiện và đèn giao thông. Tuy nhiên, các yếu tố như ánh sáng yếu, bóng mát, và tốc độ di chuyển nhanh của phương tiện vẫn là thách thức. Các cải tiến trong tương lai có thể tập trung vào việc xử lý các điều kiện khó khăn này.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã đề xuất một hệ thống phát hiện hành vi vượt đèn đỏ dựa trên deep learning, đạt hiệu quả cao trong việc nhận diện phương tiện và đèn giao thông. Hệ thống có tiềm năng ứng dụng trong thực tế để giám sát giao thông và giảm thiểu tai nạn. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu và tích hợp thêm các tính năng như nhận diện biển số xe.
4.1. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có thể được triển khai tại các giao lộ để giám sát và phát hiện hành vi vượt đèn đỏ. Điều này giúp cải thiện an toàn giao thông và giảm thiểu tai nạn. Hệ thống cũng có thể tích hợp với các hệ thống thông minh khác để quản lý giao thông hiệu quả hơn.
4.2. Hướng phát triển
Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác trong điều kiện ánh sáng yếu, tích hợp thêm tính năng nhận diện biển số xe, và mở rộng bộ dữ liệu huấn luyện để hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện khác nhau.
