Phân Loại Và Phát Hiện Phương Tiện Tham Gia Giao Thông Sai Làn Tại Tây Ninh

Chuyên khảo kỹ thuật phân tích Đề án tốt nghiệp thạc sĩ hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

• Tác giả: Trần Quốc Tháng
• Người hướng dẫn: PGS. Vũ Đắc Lung
• Trường học: Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phát Hiện Phương Tiện Giao Thông Sai Làn Bằng Camera Tại Tây Ninh
• Loại tài liệu: Đề Án Tốt Nghiệp Thạc Sĩ Kỹ Thuật
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
• 1.1. Giải thích
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH SÁCH HÌNH VẼ

Tóm tắt

I. Giới Thiệu Tổng Quan Về Phát Hiện Phương Tiện Sai Làn Ở Tây Ninh

Hiện nay, xu hướng chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, việc ứng dụng công nghệ thông tin vào giao thông, đặc biệt là hệ thống thông minh, trở nên cấp thiết. Trong bối cảnh hợp tác giữa VNPT Tây Ninh và Sở Giao thông Vận tải, hệ thống camera giao thông thông minh giúp tính toán mật độ giao thông, đếm lưu lượng xe, nhận dạng biển số và làn đường, đo tốc độ xe. Mục tiêu là hỗ trợ cơ quan quản lý nhà nước giám sát phương tiện, xử lý ùn tắc và tai nạn, nâng cao ý thức người dân. Việc phát hiện phương tiện sai làn, một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tai nạn, cần được giải quyết. Do đó, một hệ thống quản lý và giám sát giao thông thông minh, có khả năng phát hiện sai làn theo thời gian thực, là vô cùng quan trọng. Hệ thống này sẽ giúp cơ quan quản lý cảnh báo sớm và xử lý kịp thời, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Hệ Thống Giám Sát Giao Thông Thông Minh

Hệ thống giám sát giao thông thông minh đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo trật tự an toàn giao thông, đặc biệt trong bối cảnh giao thông ngày càng phức tạp. Hệ thống này không chỉ giúp phát hiện vi phạm, mà còn hỗ trợ điều tiết giao thông, giảm ùn tắc và cảnh báo nguy cơ tai nạn. Việc triển khai hệ thống giám sát giao thông thông minh tại Tây Ninh sẽ góp phần nâng cao hiệu quả quản lý giao thông, giảm thiểu tai nạn và cải thiện chất lượng cuộc sống của người dân.

1.2. Thực Trạng Vi Phạm Làn Đường Tại Tây Ninh Hiện Nay

Trong những năm gần đây, vi phạm trật tự an toàn giao thông qua camera giám sát, đặc biệt là vi phạm quy định về sử dụng phần đường, làn đường, chiếm tỷ lệ cao và là nguyên nhân hàng đầu gây tai nạn tại Tây Ninh. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc áp dụng các giải pháp công nghệ để phát hiện và xử lý vi phạm, góp phần nâng cao ý thức của người tham gia giao thông. Cần có biện pháp mạnh để giảm thiểu tình trạng này.

II. Phân Tích Bài Toán Phát Hiện Sai Làn Xe Tổng Quan Nghiên Cứu

Bài toán phát hiện phương tiện di chuyển sai làn đường đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới. Tuy nhiên, các giải pháp hiện tại còn riêng lẻ, chưa đáp ứng được yêu cầu thực tế, đặc biệt trong bối cảnh giao thông phức tạp ở Việt Nam. Việc nghiên cứu và xây dựng hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện sai làn, tích hợp vào hệ thống giám sát giao thông thông minh, là điều cần thiết, có ý nghĩa cả về mặt lý thuyết và thực tiễn. Mục tiêu là xây dựng hệ thống có khả năng xác định loại phương tiện, số lượng và việc tuân thủ luật giao thông. Hệ thống này thuộc nhóm ứng dụng liên quan đến lĩnh vực giao thông thông minh và có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như quản lý, giám sát giao thông, cảnh báo xâm nhập, báo trộm, cảnh báo cháy.

2.1. Các Hướng Nghiên Cứu Chính Trong Phát Hiện Sai Làn Giao Thông

Các hướng nghiên cứu chính trong phát hiện sai làn giao thông tập trung vào việc ứng dụng các kỹ thuật xử lý ảnh, học sâu và thị giác máy tính để nhận diện phương tiện, làn đường và hành vi di chuyển. Một số nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng các mô hình nhận diện làn đường chính xác, trong khi các nghiên cứu khác tập trung vào việc theo dõi và phân tích hành vi di chuyển của phương tiện để phát hiện sai làn. Các mô hình học sâu, như YOLO và SSD, được sử dụng rộng rãi để nhận diện phương tiện và làn đường với độ chính xác cao.

2.2. Điểm Mới Trong Nghiên Cứu Phát Hiện Sai Làn Ở Tây Ninh

Điểm mới của đề tài là kết hợp giải pháp nhận diện làn đường và nhận diện phương tiện, theo vết các phương tiện từng làn đường. Dữ liệu được thu thập và gán nhãn ở Tây Ninh. Các giải thuật không mới nhưng lần đầu được áp dụng và thử nghiệm ở Tây Ninh. Điều này cho phép hệ thống được tùy chỉnh và tối ưu hóa cho điều kiện giao thông đặc thù của địa phương, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả phát hiện sai làn.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Phát Hiện Xe Sai Làn Hướng Dẫn

Để xây dựng hệ thống phát hiện phương tiện sai làn, cần nghiên cứu lý thuyết liên quan đến xử lý ảnh, nhận dạng và phân loại đối tượng, phát hiện và truy vết đối tượng qua video. Nghiên cứu các lý thuyết liên quan bài toán xác định phương tiện đi sai làn đường. Xây dựng thử nghiệm hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện giao thông di chuyển sai phần đường, làn đường. Đối tượng nghiên cứu là hạ tầng giao thông đường bộ, làn đường và phương tiện giao thông trên đường qua camera kỹ thuật số giám sát. Phạm vi đề tài tập trung vào nhận diện làn đường được phân làn cố định và một số loại xe cơ bản. Môi trường thử nghiệm trong điều kiện sáng và rõ.

3.1. Thu Thập Dữ Liệu Và Gán Nhãn Cho Hệ Thống Học Máy

Thu thập dữ liệu là bước quan trọng để huấn luyện mô hình nhận diện. Dữ liệu bao gồm video giám sát giao thông thực tế từ camera tại Tây Ninh. Quá trình gán nhãn bao gồm việc đánh dấu vị trí các phương tiện và làn đường trong video, đồng thời phân loại phương tiện theo loại hình (xe máy, ô tô, xe tải,...). Chất lượng và số lượng dữ liệu ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của mô hình. Việc chọn lọc và làm sạch dữ liệu cũng rất quan trọng.

3.2. Sử Dụng Các Thuật Toán Xử Lý Ảnh và Học Sâu Phổ Biến

Hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để tiền xử lý video, bao gồm giảm nhiễu, tăng cường độ tương phản và trích xuất đặc trưng. Các thuật toán học sâu, như YOLO (You Only Look Once) và SSD (Single Shot Detector), được sử dụng để nhận diện phương tiện và làn đường. Các thuật toán theo vết (tracking) được sử dụng để theo dõi di chuyển của phương tiện và xác định xem chúng có di chuyển sai làn hay không.

3.3. Xác định phương tiện di chuyển sai làn bằng phép toán

Để xác định phương tiện có di chuyển sai làn hay không, cần thực hiện các phép toán hình học và logic. Hệ thống cần xác định vị trí của phương tiện so với làn đường và hướng di chuyển của nó. Nếu phương tiện di chuyển không đúng làn đường quy định hoặc có hành vi chuyển làn không đúng luật, hệ thống sẽ phát hiện và cảnh báo. Phép toán dựa vào hình ảnh và video gốc.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Hệ Thống Phát Hiện Sai Làn Tại Tây Ninh

Hệ thống phát hiện sai làn có thể được triển khai trên các tuyến quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh, sử dụng camera giám sát sẵn có. Dữ liệu thu thập được sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho cơ quan quản lý giao thông, giúp tăng cường công tác tuần tra, kiểm soát và xử lý vi phạm. Hệ thống có thể tích hợp với các hệ thống quản lý giao thông khác, như hệ thống điều khiển đèn tín hiệu, để tối ưu hóa luồng giao thông và giảm ùn tắc. Nó còn là công cụ hữu ích trong việc quản lý giao thông.

4.1. Tích Hợp Hệ Thống Với Cơ Sở Dữ Liệu Xử Phạt Vi Phạm Giao Thông

Để tăng cường hiệu quả xử phạt, hệ thống phát hiện sai làn cần được tích hợp với cơ sở dữ liệu xử phạt vi phạm giao thông. Khi phát hiện vi phạm, hệ thống sẽ tự động ghi lại hình ảnh và video, đồng thời gửi thông tin vi phạm đến cơ quan chức năng để xử lý. Việc tích hợp này giúp giảm thiểu thời gian xử lý và tăng tính minh bạch trong công tác xử phạt.

4.2. Nâng Cao Nhận Thức Cộng Đồng Về An Toàn Giao Thông

Ngoài việc phát hiện và xử lý vi phạm, hệ thống phát hiện sai làn còn có thể được sử dụng để nâng cao nhận thức cộng đồng về an toàn giao thông. Dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để phân tích các điểm đen tai nạn và xây dựng các chương trình tuyên truyền phù hợp. Hệ thống cũng có thể cung cấp thông tin về tình hình giao thông trực tuyến, giúp người dân lựa chọn lộ trình di chuyển an toàn hơn.

V. Thử Nghiệm Đánh Giá Hệ Thống Phát Hiện Phương Tiện Sai Làn

Đề tài tập trung vào việc vận dụng các thuật toán để trích xuất làn đường, phân loại và theo vết phương tiện, đồng thời phát hiện phương tiện di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống có khả năng phân loại và phát hiện các phương tiện vi phạm. Đánh giá sẽ dựa trên các kết quả thực nghiệm.

5.1. Thiết lập cấu hình thử nghiệm Dữ liệu thực nghiệm

Cấu hình thử nghiệm đóng vai trò quan trọng. Dữ liệu thực nghiệm cần thu thập đầy đủ và chuẩn bị kỹ lưỡng để đảm bảo kết quả đánh giá chính xác. Cần đảm bảo độ chính xác khi thử nghiệm.

5.2. Quá trình và kết quả thực nghiệm

Quá trình thực nghiệm bao gồm nhiều bước, từ cài đặt, thử nghiệm. Kết quả thu được sẽ được phân tích và đánh giá để xác định hiệu quả của hệ thống. Đánh giá được thực hiện sau khi kết thúc.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Của Hệ Thống Phát Hiện Sai Làn

Hệ thống phát hiện phương tiện sai làn có tiềm năng lớn trong việc cải thiện an toàn giao thông tại Tây Ninh. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của hệ thống. Các hướng phát triển tiềm năng bao gồm tích hợp với các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học sâu, mở rộng phạm vi ứng dụng sang các loại hình giao thông khác (ví dụ: đường sắt, đường thủy) và phát triển các giải pháp cảnh báo và hỗ trợ người lái xe.

6.1. Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo Để Nâng Cao Độ Chính Xác

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp nâng cao độ chính xác của hệ thống phát hiện sai làn. Các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu và tự động điều chỉnh để phù hợp với các điều kiện giao thông khác nhau. AI cũng có thể giúp phát hiện các hành vi vi phạm tinh vi hơn, mà các hệ thống truyền thống khó phát hiện.

6.2. Mở Rộng Phạm Vi Ứng Dụng Sang Các Loại Hình Giao Thông Khác

Hệ thống phát hiện sai làn có thể được mở rộng để ứng dụng trong các loại hình giao thông khác, như đường sắt và đường thủy. Trong lĩnh vực đường sắt, hệ thống có thể giúp phát hiện các tàu hỏa chạy sai đường ray hoặc vượt đèn đỏ. Trong lĩnh vực đường thủy, hệ thống có thể giúp phát hiện các tàu thuyền đi vào vùng cấm hoặc vi phạm quy định về tốc độ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HàC VIÆN CÔNG NGHÆ B¯U CHÍNH VIÄN THÔNG --------------------------------------- TRÀN QUàC THÀNG HÆ THàNG PHÂN LO¾I VÀ PHÁT HIÆN PH¯¡NG TIÆN THAM GIA GIAO THÔNG DI CHUYÂN SAI LÀN Đ¯äNG TRÊN QUàC Là THUàC TÈNH TÂY NINH BÂNG CAMERA Kþ THU¾T Sà ĐÀ ÁN TàT NGHIÆP TH¾C SĨ Kþ THU¾T (Theo đßnh h°ãng āng dāng) THÀNH PHà Hâ CHÍ MINH – NĂM 2023 HàC VIÆN CÔNG NGHÆ B¯U CHÍNH VIÄN THÔNG --------------------------------------- TRÀN QUàC THÀNG HÆ THàNG PHÂN LO¾I VÀ PHÁT HIÆN PH¯¡NG TIÆN THAM GIA GIAO THÔNG DI CHUYÂN SAI LÀN Đ¯äNG TRÊN QUàC Là THUàC TÈNH TÂY NINH BÂNG CAMERA Kþ THU¾T Sà CHUYÊN NGÀNH: Hà THàNG THÔNG TIN Mà Sà: 8.04 ĐÀ ÁN TàT NGHIÆP TH¾C SĨ Kþ THU¾T (Theo đßnh h°ãng āng dāng) NG¯äI H¯âNG DẪN KHOA HàC PGS. Vi ĐĀC LUNG THÀNH PHà Hâ CHÍ MINH – NM 2023 i LäI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đß án th¿c sĩ công nghá thông tin <HÇ tháng phân lo¿i và phát hiÇn ph°¢ng tiÇn tham gia giao thông di chuyÃn sai làn đ°ång trên quác lá thuác tÉnh Tây Ninh bÃng camera kÿ thu¿t sá= là do tôi nghiên cću, tång hāp và thực hián. Toàn bá nái dung đß án, nhăng đißu đ°āc trình bày là cąa chính cá nhân tôi hoặc là đ°āc tham khÁo, tång hāp đßu đ°āc trích xuÃt vßi nguãn gác rõ ràng. Các sá liáu, kÃt quÁ nêu trong đß án là trung thực và ch°a tÿng đ°āc ai công bá trong bÃt kỳ công trình nào khác.

HCM, ngày 18 tháng 08 nm 2023 Hác viên thực hiÇn đÁ án TrÁn Quác ThÁng ii LäI CÀM ¡N Lái đÅu tiên, tôi xin bày tß lòng biÃt ¢n sâu sÃc đÃn PGS.TS Vj Đāc Lung, ng°ái đã trực tiÃp định h°ßng và h°ßng d¿n tÁn tình cho tôi trong suát quá trình thực hián đß án tát nghiáp. Nhăng kinh nghiám và góp ý quý báu cąa thÅy là tißn đß đá giúp tôi mã ráng kiÃn thćc và hoàn thành đß án tát nghiáp. Tôi cũng xin dành lái cÁm ¢n chân thành đÃn quý ThÁy Cô Hác viÇn Công NghÇ B°u Chính ViÅn Thông c¢ sç t¿i TP. Quý ThÅy Cô đã tÁn tình d¿y bÁo và luôn t¿o đißu kián tát nhÃt cho tôi trong suát quá trình tham gia lßp cao học.

Xin trân trọng cÁm ¢n Ban Giám Đác Trung tâm Công nghÇ Thông tin - ViÅn thông Tây Ninh, đã cho phép tôi sā dăng dă liáu camera thông minh cąa VNPT Tây Ninh. CÁm ¢n các b¿n đãng nghiáp, đã t¿o đißu kián vß thái gian và quan tâm đáng viên tinh thÅn trong thái gian tôi học và hoàn thành đß án. Cuái cùng, xin cÁm ¢n gia đình và b¿n bè đã luôn bên tôi, cå vũ và đáng viên tôi trong suát quá trình hoàn thành đß án này. HCM, ngày 18 tháng 08 nm 2023 Hác viên thực hiÇn đÁ án TrÁn Quác ThÁng iii MĀC LĀC LàI CAM ĐOAN.

ii DANH MĂC CÁC THUÀT NGĂ, CHĂ VIÂT TÂT. vi DANH SÁCH BÀNG. vii DANH SÁCH HÌNH VÀ. Lý do chọn đß tài.

Tång quan vß vÃn đß nghiên cću. Đái t°āng và ph¿m vi nghiên cću. Ph°¢ng pháp nghiên cću. Nhăng đóng góp cąa đß tài .4 CH¯¡NG 1: TäNG QUAN NGHIÊN CĀU TRONG VÀ NGOÀI N¯âC .7 CH¯¡NG 2: C¡ Sæ LÝ THUY¾T.

Các kỹ thuÁt xā l{ Ánh.1 Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh.2 Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh. Các ph°¢ng pháp phát hián và phân lo¿i đái t°āng.4 Single Shot Detector (SSD)[29] .5 You Only Look Once (YOLO). Các ph°¢ng pháp phát hián chuyán đáng. Phát hiện đối tượng chuyển động là gì?.

Phát hiện các vùng ảnh nổi. Xử lý các vùng ảnh nổi. Các kỹ thuật trừ ảnh. Một số kỹ thuật trừ nền cơ bản.

Kỹ thuật trừ nền nâng cao. Ph°¢ng pháp theo vÃt đái t°āng. Quy trình theo vết đối tượng. Các kỹ thuật theo vết đối tượng.

Các phương pháp truy vết nhiều vật thể trong video. Gißi thiáu vß OpenCV. Tổng quan về OpenCV. Cấu trúc OpenCV.

Các ứng dụng OpenCV. Chức năng OpenCV .42 CH¯¡NG 3: PHÂN TÍCH THI¾T K¾ HÆ THàNG. Há tháng nhÁn d¿ng làn đ°áng, phát hián chuyán đáng, theo vÃt ph°¢ng tián giao thông. Xây dựng ch°¢ng trình.

Công că thực hián. Giao dián ch°¢ng trình.52 CH¯¡NG 4: THĀ NGHIÆM VÀ ĐÁNH GIÁ. Thu thÁp và tißn xā lý dă liáu. Cài đặt và thā nghiám.

Thiết lập cấu hình. Dữ liệu thực nghiệm. Quá trình và kết quả thực nghiệm. KÃt luÁn ch°¢ng .66 v K¾T LU¾N VÀ H¯âNG PHÁT TRIÂN .67 DANH MĀC CÁC TÀI LIÆU THAM KHÀO .68 vi DANH MĀC CÁC THU¾T NGĂ, CHĂ VI¾T TÀT Vi¿t TÁt Ti¿ng Anh OpenCV Open Source Computer Vision Library CCD Charge Coupled Device CCIR Consultive Committee for International Radio CUDA Compute Unified Device Architecture GMM General Method of Moments LPR License Plate Recognition MOG Mixture of Gaussians R-CNN Region with CNN feature SSD Single-Shot Multibox Detector SPP-net Spatial Pyramid Pooling net YOLO You Only Look Once vii DANH SÁCH BÀNG BÁng 2.1: So sánh các mô hình dựa trên R-CNN .2: So sánh chỉ sá AP giăa 2 thuÁt toán YOLO và SSD [9] .3: Các h°ßng tiÃp cÁn phát hián đái t°āng [10] .1: Tháng kê các đái t°āng gán nhãn.2: KÃt quÁ phát hián nhÁn d¿ng ph°¢ng tián .3: KÃt quÁ theo vÃt đái t°āng .4: KÃt quÁ phát hián cÁnh báo ch¿y sai làn đ°áng .65 viii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 2.1: Các b°ßc c¢ bÁn trong mát há tháng xā l{ Ánh .2: Minh họa trực quan tách ng°ÿng vßi ng°ÿng bằng 127.3: Minh họa cho các ph°¢ng pháp phân ng°ÿng khác nhau .4: KÃt quÁ Canny Edge Detection .5: Map tÿ không gian Ánh (A) sang không gian Hough (B) .6: Hình sin trong không gian Hough .7: Biáu dißn trong không gian Hough .8: Biáu dißn 2 đ°áng thẳng trong không gian Hough .9: KÃt quÁ áp dăng thuÁt toán Hough Transform.10: Mô hình R-CNN.11: Mô hình SPP-net .12: Mô hình m¿ng Fast R-CNN .13: Mô hình m¿ng Faster R-CNN .14: Mô hình m¿ng SSD .15: Các bounding box dự đoán .16: KiÃn trúc m¿ng YOLO v3.17: Các quá trình phát hián chuyán đáng .18: Phát hián vùng Ánh nåi .19: Quy trình theo vÃt đái t°āng .20: Nguyên Lý Ho¿t Đáng cąa IoUTracker.21: S¢ đã ph°¢ng pháp DEEPSORT .22: S¢ đã ph°¢ng pháp CenterTrack [26] .1: Mô hình há tháng nhÁn d¿ng làn đ°áng, phát hián chuyán đáng, theo vÃt và phát hián ph°¢ng tián ch¿y sai làn .2: Minh họa vị trí lÃp camera giám sát giao thông.3: Minh họa vị trí camera và làn đ°áng .4: KÃt quÁ áp dăng Canny Edge Detection .5: KÃt quÁ áp dăng Hough Transform .6: KÃt quÁ áp dăng K-mean lọc các đ°áng nhißu .8: Minh họa xác định đái t°āng .9: Cách xác định ph°¢ng tián di chuyán sai làn .10: Giao dián ch°¢ng trình .1: Camera giám sát giao thông .2: CÃu trúc bbox gán nhãn YOLO v5 .3: Công că hß trā gán nhãn dă liáu .5: KÃt quÁ huÃn luyán mô hình lÅn 1 .7: KÃt quÁ huÃn luyán mô hình lÅn 3 .6: KÃt quÁ huÃn luyán mô hình lÅn 2 .8: Phát hián và theo vÃt đái t°āng chuyán đáng trong frame hián t¿i .9: KÃt quÁ thā nghiám phát hián xe ch¿y sai làn.

Lý do chán đÁ tài Hián nay, vßi xu thà chuyán đåi sá các ngành các lĩnh vực trong cÁ n°ßc đang dißn ra rÃt m¿nh mÁ, viác ćng dăng công nghá thông tin, đặc biát là các há tháng thông minh mang tính cÃp thiÃt cao. Trong bái cÁnh hāp tác giăa VNPT Tây Ninh và Sã Giao Thông VÁn TÁi tỉnh Tây Ninh nhằm xây dựng Đß án chuyán đåi sá cho Ngành Giao Thông, viác đ°a vào há tháng camera giao thông thông minh t¿i các tuyÃn đ°áng giao thông trọng điám vßi nhißu giÁi pháp ćng dăng cÃp thiÃt khai thác dă liáu tÿ há tháng này nh° tính toán mÁt đá l°u thông, đÃm l°u l°āng xe, nhÁn d¿ng bián sá, nhÁn d¿ng làn đ°áng, đo tác đá xe,. nhằm hß trā c¢ quan quÁn l{ nhà n°ßc nâng cao hiáu quÁ giám sát các ph°¢ng tián tham gia giao thông, xā lý kịp thái các tình huáng ùn tÃc hay tai n¿n giao thông cũng nh° viác chÃp hành quy định an toàn giao thông đô thị, góp phÅn nâng cao nhÁn thćc cąa ng°ái dân tham gia giao thông là cÅn thiÃt. Trong nhăng nm gÅn đây trên địa bàn tỉnh phát hián nhißu tr°áng hāp vi ph¿m trÁt tự an toàn giao thông qua camera giám sát giao thông, nguyên nhân xuÃt phát tÿ viác ng°ái đißu khián ph°¢ng tián vi ph¿m quy định vß sā dăng phÅn đ°áng, làn đ°áng luôn chiÃm tỷ lá cao, đćng đÅu các nguyên nhân gây tai n¿n.

Tÿ thực tißn cho thÃy, viác ph°¢ng tián giao thông không tuân thą quy định vß sā dăng phÅn đ°áng, làn đ°áng trong tham gia giao thông không nhăng Ánh h°ãng rÃt lßn đÃn xác suÃt xÁy ra tai n¿n cao mà còn Ánh h°ãng đÃn mćc đá nghiêm trọng cąa mßi vă tai n¿n. Do vÁy cÅn thiÃt phÁi có mát há tháng quÁn lý và giám sát giao thông thông minh phát hián ph°¢ng tián l°u thông sai làn đ°áng theo thái gian thực nhằm hß trā c¢ quan quÁn l{ nhà n°ßc phát hián cÁnh báo sßm đá có ph°¢ng án xā lý kịp thái tránh phát sinh tai n¿n cũng nh° giÁm thiát h¿i vß h¿ tÅng, tài sÁn và tính m¿ng cąa ng°ái dân, và đó chính là l{ do tôi chọn thực hián đß tài này. Tång quan vÁ v¿n đÁ nghiên cāu Hián nay, trên thà gißi cũng nh° ã n°ßc ta có rÃt nhißu nghiên cću vß bài toán nhÁn d¿ng làn đ°áng, phát hián và phân lo¿i và theo vÃt ph°¢ng tián tham gia giao thông. Tuy nhiên các giÁi pháp hián t¿i còn riêng l¿ và chuyên biát nên v¿n còn nhißu vÃn đß cÅn nghiên cću đÅy đą thêm liên quan đÃn sự kÃt hāp các giÁi pháp, mÁt đá dày đặc cąa ph°¢ng tián tham gia giao thông, đặc biát là xe máy và xe ô tô.

Trong bái cÁnh Viát Nam hián nay, viác nghiên cću và xây dựng há tháng phân lo¿i và phát hián ph°¢ng tián giao thông di chuyán sai phÅn đ°áng, làn đ°áng tích hāp vào há tháng giám sát giao thông thông minh là đißu cÅn thiÃt có { nghĩa cÁ vß mặt lý thuyÃt và thực tißn. Xây dựng há tháng phân lo¿i và phát hián ph°¢ng tián giao thông di chuyán sai phÅn đ°áng, làn đ°áng dựa trên video thái gian thực là xét xem t¿i mát thái điám, trong vùng đang giám sát, có nhăng lo¿i ph°¢ng tián gì, sá l°āng t°¢ng ćng, các ph°¢ng tián đó có đi đúng phÅn đ°áng làn đ°áng theo quy định luÁt giao thông đ°áng bá hián hành cąa Viát Nam hay không. Há tháng thuác nhóm các ćng dăng liên quan đÃn lĩnh vực giao thông thông minh và cũng đ°āc ćng dăng trong nhißu lĩnh vực nh° quÁn lý, giám sát giao thông nh° cÁnh báo xâm nhÁp, báo trám, cÁnh báo cháy, giám sát bÁo vá các khu vực quan trọng.