Luận Văn Thạc Sĩ: Phát Hiện và Theo Dõi Tự Động Phương Tiện Giao Thông Trên Quốc Lộ Bằng Camera Kỹ Thuật Số

• Tác giả: Lý Bằng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Vũ Đức Lung
• Trường học: Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phát Hiện Chuyển Động, Theo Vết Phương Tiện Giao Thông Và Tính Tốc Độ Phương Tiện
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
• 0.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 0.4. Mục đích nghiên cứu
• 0.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.6. Phương pháp nghiên cứu
• 0.7. Những đóng góp của đề tài
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
• 1.1. Các nghiên cứu trong nước
• 1.2. Các nghiên cứu ngoài nước
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Các kỹ thuật xử lý ảnh và nhận diện đối tượng
• 2.2. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh
• 2.3. Một số khái niệm
• 2.4. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
• 2.5. Nhận diện và phân loại ảnh
• 2.6. Giới thiệu về OpenCV
• 2.6.1. Tổng quan về OpenCV
• 2.6.2. Cấu trúc OpenCV
• 2.6.3. Các ứng dụng OpenCV
• 2.6.4. Chức năng OpenCV
• 2.7. Các phương pháp phát hiện chuyển động (Sử dụng các kĩ thuật trừ nền trong camera giám sát)
• 2.7.1. Phát hiện đối tượng chuyển động là gì?
• 2.7.2. Phát hiện các vùng ảnh nổi
• 2.7.3. Xử lý các vùng ảnh nổi
• 2.7.4. Các kỹ thuật trừ ảnh
• 2.7.5. Một số kỹ thuật trừ nền cơ bản
• 2.7.6. Kỹ thuật trừ nền nâng cao
• 2.8. Phương pháp theo vết đối tượng
• 2.8.1. Theo vết đối tượng
• 2.8.2. Quy trình theo vết đối tượng
• 2.9. Các phương pháp dựa trên Deep Learning
• 2.10. Các phương pháp truy vết nhiều vật thể trong video
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Hệ thống phát hiện chuyển động, theo vết phương tiện giao thông và tính tốc độ phương tiện
• 3.2. Phương pháp phát hiện chuyển động, theo vết phương tiện giao thông và tính tốc độ phương tiện
• 3.3. Xây dựng chương trình
• 3.4. Công cụ thực hiện
• 4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
• 4.2. Cài đặt và thử nghiệm
• 4.3. Thiết lập cấu hình
• 4.4. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.5. Quá trình và kết quả thực nghiệm
• 4.6. Kết luận chương
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Phát Hiện Phương Tiện Giao Thông Luận Văn Cao Học 55

Luận văn này tập trung vào phát hiện và theo vết phương tiện giao thông sử dụng camera AI, một lĩnh vực ngày càng quan trọng trong bối cảnh giao thông đô thị hiện đại. Sự gia tăng nhanh chóng của các phương tiện, đặc biệt là xe máy, tạo ra nhiều thách thức trong việc quản lý và đảm bảo an toàn giao thông. Hệ thống camera giám sát được triển khai rộng rãi cung cấp nguồn dữ liệu dồi dào, mở ra cơ hội ứng dụng các kỹ thuật computer vision và học sâu để nhận diện phương tiện giao thông, theo dõi tốc độ xe, và phát hiện vi phạm. Luận văn này hướng đến việc giải quyết các vấn đề thực tiễn, góp phần vào việc xây dựng hệ thống giám sát giao thông thông minh hiệu quả hơn. Như tác giả Lý Bằng đã cam đoan, toàn bộ nội dung luận văn là kết quả nghiên cứu và tổng hợp cá nhân, hoặc được trích dẫn nguồn gốc rõ ràng.

1.1. Vai trò của Camera AI cho giao thông trong đô thị thông minh

Camera AI đóng vai trò then chốt trong việc thu thập dữ liệu giao thông thời gian thực, cung cấp thông tin quan trọng cho các ứng dụng quản lý và điều khiển giao thông. Chúng có thể được sử dụng để đếm số lượng xe, phân loại phương tiện, phát hiện ùn tắc, và nhận diện các hành vi vi phạm giao thông. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa luồng giao thông, cải thiện an toàn, và giảm thiểu ô nhiễm môi trường. Việc tích hợp AI trong quản lý giao thông mang lại tiềm năng to lớn để xây dựng các đô thị thông minh và bền vững hơn. Dữ liệu từ camera có thể giúp dự đoán mật độ giao thông, đếm lưu lượng xe, truy vết, nhận dạng biển số và đo tốc độ xe.

1.2. Thách thức và cơ hội trong lĩnh vực Xử lý ảnh trong giao thông

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc xử lý ảnh trong giao thông cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự phức tạp của môi trường giao thông thực tế, sự thay đổi về ánh sáng và thời tiết, và yêu cầu về hiệu suất thời gian thực. Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây trong mô hình học sâu cho nhận diện phương tiện và thuật toán phát hiện đối tượng đã mở ra những cơ hội mới để giải quyết những thách thức này. Việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ và hiệu quả có thể giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống giám sát giao thông.

II. Vấn Đề Khó Khăn Phát Hiện Phương Tiện Tại Việt Nam 58

Mặc dù việc phát hiện phương tiện không phải là một khái niệm mới, nhưng việc triển khai nó tại Việt Nam đặt ra những thách thức riêng biệt. Tình trạng giao thông phức tạp với mật độ xe máy cao, sự đa dạng về kích thước và loại xe, điều kiện thời tiết khắc nghiệt và góc quay camera khác nhau tạo ra những khó khăn đáng kể. Bên cạnh đó, việc phát hiện các phương tiện vi phạm tốc độ đòi hỏi các hệ thống máy bắn tốc độ đắt tiền và cần bảo trì thường xuyên. Do đó, việc tận dụng hình ảnh từ các camera giám sát giao thông sẵn có và áp dụng các phương pháp xử lý ảnh để phát hiện và theo vết xe trở thành một giải pháp tiềm năng và tiết kiệm chi phí.

2.1. Dataset cho nhận diện phương tiện giao thông Thiếu hụt và giải pháp

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc phát triển các hệ thống phát hiện và theo vết phương tiện là sự thiếu hụt dataset cho nhận diện phương tiện giao thông phù hợp với điều kiện giao thông Việt Nam. Hầu hết các dataset công khai được thu thập ở các quốc gia khác và không phản ánh đầy đủ sự đa dạng và phức tạp của giao thông Việt Nam. Để giải quyết vấn đề này, cần có những nỗ lực phối hợp để thu thập và gán nhãn dữ liệu giao thông địa phương, tạo ra các dataset chất lượng cao để đào tạo và đánh giá các mô hình học sâu.

2.2. Yêu cầu về hiệu năng Computer vision trong giao thông thời gian thực

Các hệ thống computer vision trong giao thông thường phải hoạt động trong thời gian thực để đưa ra các quyết định kịp thời. Điều này đòi hỏi các thuật toán phải được tối ưu hóa để đạt được hiệu suất cao mà không làm giảm độ chính xác. Ngoài ra, các hệ thống cũng cần phải có khả năng xử lý dữ liệu từ nhiều camera cùng lúc và tích hợp với các hệ thống khác như hệ thống quản lý giao thông và hệ thống cảnh báo vi phạm. Các thiết bị như GPU có thể giúp tăng tốc độ xử lý.

2.3. Ảnh hưởng của điều kiện thời tiết đến Theo dõi phương tiện giao thông

Các điều kiện thời tiết bất lợi như mưa, sương mù và ánh sáng yếu có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất của các hệ thống theo dõi phương tiện giao thông. Các thuật toán cần phải được thiết kế để chống lại các tác động của thời tiết và duy trì độ chính xác cao trong mọi điều kiện. Các kỹ thuật như tăng cường độ tương phản và lọc nhiễu có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh trong điều kiện thời tiết xấu.

III. Phương Pháp YOLO Phát Hiện Phương Tiện Bằng Camera AI 59

Một trong những phương pháp phát hiện đối tượng phổ biến nhất hiện nay là YOLO (You Only Look Once). YOLO là một thuật toán học sâu có khả năng nhận diện phương tiện giao thông trong thời gian thực với độ chính xác cao. YOLO hoạt động bằng cách chia hình ảnh thành các ô lưới và dự đoán các bounding box và xác suất lớp cho mỗi ô. Ưu điểm của YOLO là tốc độ xử lý nhanh và khả năng phát hiện các đối tượng nhỏ. Luận văn này có thể sử dụng YOLO như một phương pháp chính hoặc so sánh với các phương pháp khác.

3.1. Ưu điểm của YOLO cho phát hiện phương tiện so với các thuật toán khác

YOLO cho phát hiện phương tiện có một số ưu điểm so với các thuật toán khác như Faster R-CNN và SSD. YOLO có tốc độ xử lý nhanh hơn, phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. YOLO cũng có khả năng phát hiện các đối tượng nhỏ tốt hơn và ít bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi về góc nhìn và ánh sáng. Tuy nhiên, YOLO có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện các đối tượng bị che khuất hoặc có mật độ cao. So với các mô hình dựa trên R-CNN, YOLO có tốc độ xử lý tốt hơn.

3.2. Cải thiện độ chính xác của YOLO cho phát hiện phương tiện

Mặc dù YOLO có hiệu suất tốt, vẫn có nhiều cách để cải thiện độ chính xác của nó. Một trong những cách đó là sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để tăng số lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện. Một cách khác là sử dụng các kiến trúc mạng phức tạp hơn và các hàm mất mát (loss function) phù hợp hơn. Ngoài ra, việc tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameter) của YOLO cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác. Việc điều chỉnh tỷ lệ bounding box cũng giúp cải thiện khả năng phát hiện các phương tiện có kích thước nhỏ.

IV. DeepSORT Theo Dõi Đối Tượng Giải Pháp Theo Vết Phương Tiện 56

Sau khi các phương tiện đã được phát hiện, bước tiếp theo là theo dõi phương tiện giao thông. DeepSORT là một thuật toán theo dõi đối tượng phổ biến, kết hợp thông tin về vị trí, kích thước và đặc trưng hình ảnh của các đối tượng để duy trì nhận dạng của chúng qua các khung hình video. DeepSORT sử dụng Kalman Filter để dự đoán vị trí của các đối tượng trong tương lai và Hungarian algorithm để gán các đối tượng với các tracklets (đường đi ngắn). Luận văn sẽ đi sâu vào các phương pháp Deep Learning để cải tiến khả năng theo vết đối tượng.

4.1. Ứng dụng Kalman Filter theo dõi đối tượng trong giao thông

Kalman Filter theo dõi đối tượng là một thuật toán ước lượng trạng thái tối ưu, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng theo dõi đối tượng. Kalman Filter sử dụng một mô hình động học để dự đoán vị trí của các đối tượng trong tương lai và kết hợp với các phép đo thực tế để cập nhật ước lượng trạng thái. Kalman Filter có khả năng xử lý nhiễu và sự không chắc chắn trong các phép đo, làm cho nó phù hợp với các ứng dụng giao thông.

4.2. Tối ưu hóa DeepSORT theo dõi đối tượng cho hiệu suất cao

Để đạt được hiệu suất cao trong các ứng dụng giao thông, cần tối ưu hóa DeepSORT theo dõi đối tượng để giảm thiểu thời gian tính toán và bộ nhớ sử dụng. Một trong những cách tối ưu hóa là sử dụng các đặc trưng hình ảnh hiệu quả và các kỹ thuật nén mô hình để giảm kích thước của mô hình Deep Learning. Ngoài ra, việc sử dụng các thuật toán song song hóa cũng có thể giúp tăng tốc độ xử lý.

4.3. So sánh IoUTracker và DeepSORT trong bài toán giao thông

IoUTracker là một phương pháp theo dõi đối tượng đơn giản dựa trên Intersection over Union (IoU) giữa các bounding box. IoUTracker có ưu điểm là dễ triển khai và có tốc độ xử lý nhanh, nhưng nó có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các trường hợp đối tượng bị che khuất hoặc có sự thay đổi lớn về hình dạng. DeepSORT, với việc sử dụng các đặc trưng hình ảnh và Kalman Filter, thường cho kết quả tốt hơn trong các tình huống phức tạp, nhưng nó cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn.

V. Ứng Dụng AI Giám Sát Phân Tích và Quản Lý Giao Thông 57

Việc ứng dụng AI trong an toàn giao thông không chỉ dừng lại ở việc phát hiện và theo dõi phương tiện. Dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để phân tích lưu lượng giao thông, dự đoán ùn tắc, phát hiện vi phạm giao thông, và điều khiển đèn tín hiệu. Các hệ thống giám sát giao thông thông minh có thể giúp cải thiện an toàn giao thông, giảm thiểu ùn tắc, và tối ưu hóa hiệu quả của hệ thống giao thông.

5.1. Xây dựng hệ thống giám sát giao thông thông minh dựa trên AI

Để xây dựng một hệ thống giám sát giao thông thông minh hiệu quả, cần tích hợp các thành phần khác nhau như camera AI, thuật toán xử lý ảnh, hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu, và giao diện người dùng. Hệ thống cần được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất, độ tin cậy, và khả năng mở rộng. Ngoài ra, cần có các quy trình bảo trì và cập nhật hệ thống thường xuyên để đảm bảo hoạt động ổn định.

5.2. Phát hiện vi phạm giao thông bằng camera AI

Camera AI có thể được sử dụng để phát hiện các vi phạm giao thông như vượt đèn đỏ, đi sai làn đường, và không đội mũ bảo hiểm. Hệ thống có thể tự động ghi lại hình ảnh và video của các vi phạm và gửi thông báo đến các cơ quan chức năng. Điều này giúp tăng cường khả năng thực thi pháp luật và nâng cao ý thức chấp hành luật giao thông của người dân.

5.3. AI trong quản lý giao thông Dự đoán và điều khiển luồng xe

Các thuật toán AI trong quản lý giao thông có thể được sử dụng để dự đoán lưu lượng giao thông trong tương lai và điều khiển đèn tín hiệu để tối ưu hóa luồng xe. Hệ thống có thể học từ dữ liệu lịch sử và thời gian thực để đưa ra các quyết định điều khiển phù hợp. Điều này giúp giảm thiểu ùn tắc và cải thiện hiệu quả của hệ thống giao thông.

VI. Triển Vọng và Hướng Phát Triển của Camera AI Giao Thông 55

Lĩnh vực phát hiện và theo vết phương tiện giao thông bằng camera AI vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển. Trong tương lai, chúng ta có thể thấy sự phát triển của các thuật toán mạnh mẽ hơn, các hệ thống tích hợp hơn, và các ứng dụng sáng tạo hơn. Việc kết hợp AI với các công nghệ khác như cảm biến và bản đồ có thể mở ra những khả năng mới cho việc quản lý và điều khiển giao thông.

6.1. Ứng dụng AI trong an toàn giao thông Xe tự lái và hệ thống hỗ trợ lái xe

AI trong an toàn giao thông đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của xe tự lái và các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Các hệ thống này sử dụng camera AI và các cảm biến khác để nhận biết môi trường xung quanh và đưa ra các quyết định lái xe an toàn. Xe tự lái và ADAS có tiềm năng giảm thiểu tai nạn giao thông và cải thiện hiệu quả của hệ thống giao thông.

6.2. Sử dụng camera AI trong các hệ thống thu phí tự động

Camera AI có thể được sử dụng trong các hệ thống thu phí tự động để nhận dạng biển số xe và thu phí tự động. Hệ thống có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người và giảm thiểu thời gian chờ đợi tại các trạm thu phí. Điều này giúp cải thiện luồng giao thông và giảm thiểu chi phí vận hành.

6.3. Nghiên cứu và phát triển các thuật toán phát hiện biển số xe tiên tiến

Phát hiện biển số xe là một bước quan trọng trong nhiều ứng dụng giao thông như thu phí tự động, quản lý bãi đỗ xe, và phát hiện xe vi phạm. Việc phát triển các thuật toán phát hiện biển số xe tiên tiến có thể giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống này, đặc biệt trong các điều kiện thời tiết xấu hoặc ánh sáng yếu.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện giao thông, việc quản lý và giám sát giao thông trở thành một vấn đề cấp thiết. Theo ước tính, mật độ phương tiện giao thông tại nhiều địa phương, đặc biệt là các tỉnh thành có tốc độ đô thị hóa cao, đang tăng lên đáng kể, dẫn đến nguy cơ tai nạn giao thông và ùn tắc ngày càng gia tăng. Việc ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh từ hệ thống camera giám sát giao thông thông minh nhằm phát hiện, theo dõi và đo tốc độ phương tiện giao thông là một giải pháp tối ưu, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý giao thông và đảm bảo an toàn xã hội.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện chuyển động, theo vết phương tiện giao thông và tính toán tốc độ phương tiện trên quốc lộ bằng camera kỹ thuật số, với phạm vi nghiên cứu tại tỉnh Tây Ninh trong điều kiện môi trường ban ngày, ánh sáng tốt và các loại phương tiện chủ yếu là ô tô và xe máy. Mục tiêu cụ thể là phát triển phần mềm thử nghiệm ứng dụng các thuật toán học sâu (deep learning) và kỹ thuật xử lý ảnh để nhận diện, phân loại, theo dõi và đo tốc độ phương tiện giao thông với độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ các cơ quan quản lý giao thông, cảnh sát giao thông trong việc giám sát, xử lý vi phạm, dự báo lưu lượng giao thông và nâng cao ý thức tham gia giao thông của người dân. Đồng thời, hệ thống cũng góp phần giảm thiểu tai nạn giao thông, cải thiện trật tự an toàn giao thông và thúc đẩy phát triển giao thông thông minh tại địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính, bao gồm:

• Xử lý ảnh số (Digital Image Processing): Các kỹ thuật tiền xử lý ảnh như tăng cường chất lượng ảnh, tách ngưỡng, trừ nền (background subtraction) nhằm phát hiện vùng ảnh nổi và đối tượng chuyển động trong video.

• Nhận diện và phân loại đối tượng (Object Detection and Classification): Ứng dụng các mô hình học sâu như SSD (Single Shot Multibox Detector), Faster R-CNN để phát hiện và phân loại các loại phương tiện giao thông trong khung hình.

• Theo vết đối tượng (Object Tracking): Sử dụng các thuật toán theo dõi như DEEPSORT, IoUTracker để duy trì nhận dạng và vị trí của phương tiện qua các khung hình liên tiếp, hỗ trợ đo tốc độ chính xác.

• Mô hình đo tốc độ phương tiện: Áp dụng các phép toán hình học và kỹ thuật hiệu chỉnh camera (camera calibration) để chuyển đổi tọa độ ảnh sang tọa độ thực tế, từ đó tính toán vận tốc trung bình của phương tiện dựa trên khoảng cách di chuyển và thời gian.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm pixel, mức xám, bounding box, Kalman filter, anchor box, IoU (Intersection over Union), vector đặc trưng, và các thuật toán học sâu CNN.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu đầu vào là các video giám sát giao thông thu thập từ hệ thống camera kỹ thuật số của VNPT Tây Ninh, được lắp đặt tại các vị trí trọng điểm trên quốc lộ và các cửa ngõ tỉnh.

• Phương pháp phân tích:

  • Tiền xử lý dữ liệu video để loại bỏ nhiễu, tăng cường chất lượng hình ảnh.
  • Áp dụng mô hình SSD để phát hiện và phân loại phương tiện giao thông trong từng khung hình.
  • Sử dụng thuật toán DEEPSORT để theo dõi các phương tiện qua các khung hình liên tiếp, đảm bảo nhận dạng chính xác và liên tục.
  • Thực hiện hiệu chỉnh camera để chuyển đổi tọa độ ảnh sang tọa độ thực tế, từ đó tính toán vận tốc phương tiện dựa trên khoảng cách di chuyển và thời gian giữa các khung hình.
  • Đánh giá hiệu quả hệ thống qua các chỉ số như độ chính xác nhận diện (>80%), sai số đo tốc độ, tốc độ xử lý (khung hình/giây).

• Timeline nghiên cứu:

  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: 2 tháng
  • Xây dựng và huấn luyện mô hình nhận diện: 3 tháng
  • Phát triển thuật toán theo dõi và đo tốc độ: 2 tháng
  • Thử nghiệm, đánh giá và hiệu chỉnh hệ thống: 2 tháng
  • Tổng thời gian nghiên cứu: khoảng 9 tháng

• Cỡ mẫu: Sử dụng khoảng 500 video với tổng số phương tiện được phát hiện và theo dõi lên đến hàng nghìn lượt, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả.

• Phương pháp chọn mẫu: Lựa chọn các video từ nhiều vị trí khác nhau, thời gian khác nhau trong ngày để đảm bảo đa dạng về điều kiện ánh sáng, mật độ giao thông và loại phương tiện.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả phát hiện và phân loại phương tiện:
   Mô hình SSD đạt độ chính xác nhận diện phương tiện giao thông trên 82%, trong đó tỷ lệ nhận diện ô tô đạt 85%, xe máy đạt 78%. Tốc độ xử lý trung bình đạt khoảng 15 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu thời gian thực.

2. Độ chính xác theo dõi phương tiện:
   Thuật toán DEEPSORT giúp duy trì nhận dạng liên tục với tỷ lệ mất dấu dưới 10% trong các video thử nghiệm, cải thiện đáng kể so với các phương pháp truyền thống như IoUTracker (mất dấu khoảng 25%).

3. Sai số đo tốc độ phương tiện:
   So sánh vận tốc đo được từ hệ thống với dữ liệu camera bắn tốc độ của CSGT cho thấy sai số trung bình dưới 5 km/h, tương đương sai số dưới 7% so với vận tốc thực tế, đảm bảo độ tin cậy cho các ứng dụng giám sát và xử phạt.

4. Khả năng ứng dụng trong điều kiện thực tế:
   Hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện ánh sáng ban ngày, môi trường không có mưa hoặc sương mù, với khả năng xử lý đa dạng loại phương tiện và mật độ giao thông khác nhau.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng mô hình SSD kết hợp với thuật toán DEEPSORT là giải pháp hiệu quả trong việc phát hiện, theo dõi và đo tốc độ phương tiện giao thông qua video giám sát. Độ chính xác nhận diện và theo dõi cao giúp giảm thiểu sai sót trong việc xác định loại phương tiện và vị trí, từ đó nâng cao độ chính xác đo tốc độ.

So với các nghiên cứu trước đây, hệ thống này có ưu điểm về tốc độ xử lý và khả năng hoạt động trong điều kiện thực tế tại Việt Nam, nơi có mật độ xe máy cao và nhiều loại phương tiện đa dạng. Việc hiệu chỉnh camera và áp dụng các thuật toán học sâu giúp khắc phục các hạn chế về góc quay, ánh sáng và che khuất đối tượng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh độ chính xác nhận diện giữa các mô hình, biểu đồ sai số đo tốc độ so với camera bắn tốc độ thực tế, và bảng thống kê tỷ lệ mất dấu trong quá trình theo dõi. Các biểu đồ này minh họa rõ ràng hiệu quả và ưu điểm của hệ thống đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống giám sát giao thông thông minh tại các tuyến quốc lộ trọng điểm:
   Áp dụng hệ thống đo tốc độ và theo dõi phương tiện để hỗ trợ công tác quản lý giao thông, giảm thiểu vi phạm và tai nạn giao thông. Thời gian thực hiện: 12 tháng. Chủ thể thực hiện: Sở Giao thông Vận tải, Công an tỉnh.

2. Nâng cấp và mở rộng hệ thống camera giám sát:
   Lắp đặt thêm camera kỹ thuật số có độ phân giải cao, bố trí tại các vị trí có mật độ giao thông cao và điểm đen tai nạn. Thời gian thực hiện: 18 tháng. Chủ thể thực hiện: UBND tỉnh, VNPT Tây Ninh.

3. Đào tạo nhân lực vận hành và bảo trì hệ thống:
   Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về công nghệ xử lý ảnh, học sâu và vận hành hệ thống cho cán bộ kỹ thuật và lực lượng cảnh sát giao thông. Thời gian thực hiện: 6 tháng. Chủ thể thực hiện: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Sở Giao thông.

4. Phát triển phần mềm phân tích dữ liệu giao thông tích hợp:
   Xây dựng phần mềm tổng hợp dữ liệu từ hệ thống giám sát để phân tích lưu lượng, dự báo tình hình giao thông và hỗ trợ ra quyết định. Thời gian thực hiện: 12 tháng. Chủ thể thực hiện: Trung tâm Công nghệ Thông tin - Viễn thông Tây Ninh.

5. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng trong điều kiện thời tiết xấu và ban đêm:
   Tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán xử lý ảnh nâng cao để hệ thống hoạt động hiệu quả trong mọi điều kiện môi trường. Thời gian thực hiện: 24 tháng. Chủ thể thực hiện: Các viện nghiên cứu, trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý giao thông và cảnh sát giao thông:
   Hỗ trợ trong việc giám sát, xử lý vi phạm giao thông, nâng cao hiệu quả quản lý và đảm bảo an toàn giao thông.

2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, thị giác máy tính:
   Cung cấp cơ sở lý thuyết, phương pháp và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực xử lý ảnh và học sâu.

3. Doanh nghiệp phát triển công nghệ giám sát và an ninh:
   Tham khảo để phát triển các sản phẩm, giải pháp giám sát giao thông thông minh, nâng cao tính cạnh tranh trên thị trường.

4. Các tổ chức đào tạo và đào tạo nghề:
   Sử dụng làm tài liệu giảng dạy, nghiên cứu và phát triển chương trình đào tạo chuyên sâu về xử lý ảnh và ứng dụng trong giao thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống có thể hoạt động hiệu quả trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc ban đêm không?
   Hiện tại, hệ thống được thiết kế và thử nghiệm chủ yếu trong điều kiện ánh sáng ban ngày và môi trường sáng rõ. Việc áp dụng trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc ban đêm cần nghiên cứu thêm các thuật toán xử lý ảnh nâng cao và sử dụng camera hồng ngoại.

2. Sai số đo tốc độ phương tiện là bao nhiêu?
   Sai số trung bình đo tốc độ so với camera bắn tốc độ thực tế là dưới 5 km/h, tương đương dưới 7% sai số, đảm bảo độ chính xác cao cho các ứng dụng giám sát và xử phạt.

3. Hệ thống có thể phân biệt được các loại phương tiện khác nhau không?
   Mô hình SSD được huấn luyện để nhận diện và phân loại các loại phương tiện chính như ô tô, xe máy và các phương tiện thô sơ khác với độ chính xác trên 80%.

4. Tốc độ xử lý của hệ thống như thế nào?
   Hệ thống xử lý trung bình khoảng 15 khung hình/giây, đáp ứng yêu cầu xử lý thời gian thực trong các ứng dụng giám sát giao thông.

5. Có thể áp dụng hệ thống này cho các địa phương khác không?
   Có thể, tuy nhiên cần hiệu chỉnh tham số camera và huấn luyện lại mô hình với dữ liệu đặc thù của từng địa phương để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hệ thống phát hiện, theo dõi và đo tốc độ phương tiện giao thông dựa trên công nghệ xử lý ảnh và học sâu, áp dụng tại tỉnh Tây Ninh.
• Mô hình SSD kết hợp DEEPSORT cho kết quả nhận diện và theo dõi chính xác, tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với điều kiện thực tế.
• Sai số đo tốc độ phương tiện được kiểm soát dưới 7%, đáp ứng yêu cầu giám sát và xử lý vi phạm giao thông.
• Hệ thống có thể hỗ trợ hiệu quả công tác quản lý giao thông, giảm thiểu tai nạn và ùn tắc giao thông.
• Đề xuất các giải pháp triển khai, nâng cấp và mở rộng hệ thống trong thời gian tới nhằm phát huy tối đa hiệu quả ứng dụng.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các cơ quan quản lý giao thông và các đơn vị liên quan phối hợp triển khai thử nghiệm hệ thống tại các tuyến đường trọng điểm, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng trong các điều kiện môi trường đa dạng.