MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, hệ thống giao thông thông minh (ITS) đóng vai trò cực kỳ quan trọng không chỉ trên thế giới mà còn ở tại các khu vực đang có tốc độ phát triển nhanh như Đông Nam Á nói chung và Việt Nam nói riêng. Trong bối cảnh dân số đang gia tăng nhanh chóng và các vấn đề cấp bách cần được giải quyết như nhu cầu nhà ở, hạ tầng giao thông, kẹt xe, 6 nhiém méi truong, an ninh thanh phó, chất lượng cuộc sống và các vẫn đề liên quan khác. Đề giải quyết các vấn đề trên, khái niệm thành phố thông minh (Smart City) được ra đời [1, 2] và là một trong những giải pháp hiện có. Theo tác giả Ayca Kirimtat [1], khái niệm thành phố thông minh là thành phố quản lý sự phát triển bằng cách xây dựng và phát huy các lĩnh vực như kinh tế, giao thông, môi trường, con người, cuộc sông và chính phủ một cách vượt trội, nói cách khác; thành phố thông minh là tập hợp của các thành phần cụ thể là “con người thông minh”, “kinh tế thông minh”, “chính phủ thông minh", “hệ thống giao thông thông minh", “môi trường thông minh", và “cuộc sống thông minh".
Là một trụ cột quan trọng trong thành phố thông minh, ITS [4] giúp hỗ trợ và giải quyết đáng ké các van đề thách thức xảy ra trong các đô thị tập trung mật độ dân số lớn trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ 4 và tình hình phát triển chung của các nước trên thế giới. Các vấn đề tắc nghẽn, tai nạn và ô nhiễm do giao thông ngày càng trở nên nghiêm trọng do sự gia tăng mạnh mẽ của các nhu cầu đi lại khác nhau, bao gồm cả giao thông xe cộ, giao thông công cộng, vận chuyền hàng hóa và thậm chí cả giao thông cho người đi bộ. Nhăm giải quyết các thách thức đó, ITS đã được phát triển với khả năng tích hợp nhiều hệ thống, bao gồm cảm biến, liên lạc, phổ biến thông tin và kiểm soát giao thông. Các công nghệ mới nổi những năm trở lại đây như giao tiếp thông tin cho các phương tiện giao thông (V2V) [5-7] đã giúp cho việc thu thập, lưu trữ, phân tích, sử dụng và chia sẻ dir liệu đa nguôn trở nên dễ dang và rẻ hon.
Không những vậy, công nghệ giao tiếp V2V còn là đặc trưng đặc biệt dé kích hoạt trong việc hỗ trợ và phát triển ITS đối với các vấn đề thách thức nêu trên. Bằng việc kết nối dựa trên sự kết hợp giữa hệ thống định vị GPS và hệ giao tiếp không dây giữa các phương tiện giao thông, các tín hiệu được chia sẻ đến tất cả phương tiện lưu thông trên đường như vi tri, tốc độ, các tín hiệu chuyên làn, mật độ và tình hình giao thông hiện tại. Từ đó các xe trong mạng lưới nhờ vào việc trao đôi thông tin qua lại mà di chuyền linh hoạt và an toàn, tiết kiệm thời gian, và tránh các tai nạn. Ngoài ra, ITS tận dụng lợi thế của công nghệ giao tiếp V2V phục vụ cho việc phân tích dự báo tình trạng kẹt xe, định tuyến các nút giao thông, và mức độ ô nhiễm môi trường.
Theo ReportLinker [3], quy mô thị trường ô tô tự lái dự kiến sẽ tăng từ 20,3 triệu chiếc vào năm 2021 lên 62,4 triệu chiếc vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hang năm (CAGR) là 13,3%. Có thé thay rang một lượng lớn xe tự hành không có người lái lưu thông trong mạng lưới giao thông cần nhu cầu liên lạc với nhau. Ngoài ra, với tốc độ tăng trưởng hăng năm các phương tiện giao thông như hiện nay thì tình trạng kẹt xe sẽ xảy ra thường xuyên hơn gây ảnh hưởng đến nền kinh tế đặc biệt là ngành logistic và chuỗi cung ứng trong khu vực. Các giải pháp truyền thông không dây hiện nay gặp một số hạn chế về mặt băng thông, tương tác trong liên lạc gặp nhiễu và các van đề khác.
Hệ thống giao tiếp (V2V) sử dụng các đèn LED [53-54] để truyền thông tin và các camera thu nhận thông tin là một giải pháp giải quyết các hạn chế của vấn đề trên và đáp ứng nhu cầu liên lạc giữa các phương tiện tự hành cũng như giải quyết tình trạng ùn tắc giao thông trong thành phố. Mặc dù hệ thống giao tiếp camera quang học cho phương tiện giao thông có nhiều ưu điểm nhưng vẫn có một số thách thức cho sự phát triển của hệ thống giao tiếp quang học giữa các phương tiện giao thông. Thách thức thứ nhất là sự nhiễu nguồn sáng từ mặt trời, các nguồn sáng trên đường, và một số nhiêu từ nên sáng của ảnh. Ngoài ra hiện tượng mờ ảnh có thê làm giảm sự chính xác của việc nhận diện độ chính xác của đèn LED.
Thách thức thứ hai là tốc độ dữ liệu thấp do giới hạn băng thông của máy ảnh. Thách thức thứ ba là độ trễ của các mô hình nhận diện vật thé đòi hỏi cấu hình tính toán mạnh. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nghiên cứu xây dựng hai bộ dữ liệu điểm chuẩn trong thế giới thực cho hệ thống giao tiếp camera quang học cho mạng lưới xe tự hành. Ngoài ra, chúng tôi nghiên cứu các thuật toán nhận diện bảng LED hiện đại và áp dụng chúng trong việc nhận diện các đèn LED được trang bị trên các phương tiện tự hành.
Bên cạnh đó, chúng tôi đề xuất mô hình phân lớp bit LED với tốc độ suy luận nhanh và độ chính xác cao. Từ đó, chúng tôi dé xuất hệ thống end-to-end bao gồm phát hiện bảng LED và nhận diện bit LED cho các hệ thống VOCC. Phát biểu bài toán. Liên lạc thông tin trên phương tiện giao thông (V2V) là một loại hệ thống thông tin liên lạc tam ngắn đến trung bình dé trao đổi các thông tin về giao thông va cảnh báo an toàn giữa các phương tiện [53, 54].
Giao tiếp các phương tiện giao thông có rất nhiều ứng dụng hữu ích. Ví dụ, một chiếc xe có thể truyền tín hiệu xin phép chuyền làn và chờ xác nhận từ các phương tiện khác. Khi cần phanh khan cấp, tăng hoặc giảm tốc độ, các tín hiệu cảnh báo có thể được truyền cho các phương tiện khác thông qua liên lạc của các phương tiện. Khi được sử dụng với tính năng theo dõi phương tiện, ID của phương tiện có thể được gửi cho các phương tiện khác dé xây dựng bản đồ giao thông trên đường phô.
Kết nối giao tiếp giữa các phương tiện với theo đõi phương tiện và các công nghệ cảm biến khác như theo déi phương tiện, phát hiện làn đường, phát hiện người di bộ, v., sẽ tao điều kiện cho các mạng lưới giao thông phối hợp an toàn hơn, và cuối cùng sẽ thúc đây mạng lưới phương tiện tự hành và hệ thống giao thông thông minh (ITS). Trong vài năm gần đây, một công nghệ mới nổi được gọi là giao tiếp camera quang học (OCC) đã được coi là một ứng cử viên tiêm năng cho giao tiêp xe cd nhờ nhiêu ưu diém [55 - 57]. Trong giao tiếp camera quang học dành cho các phương tiện giao thông (VOCC), tín hiệu ánh sáng nhìn thấy được truyền bằng bảng LED và được nhận bằng camera trên bảng điều khiển, cả hai đều được trang bị sẵn trên xe. Sự sẵn có của bảng LED truyền thông tin và máy thu hình tao ra lợi thé lớn về chi phi cho VOCC.
Tuy nhiên, ưu điểm quan trọng nhất giúp phân biệt VOCC với các công nghệ liên lạc trên phương tiện khác là khả năng tương thích hoàn hảo với các công nghệ thiết yếu khác cho các hệ thống giao thông thông minh và mạng lưới phương tiện tự hành. Trong tương lai gần, nhiều khả năng các công nghệ dựa trên tầm nhìn như phát hiện biển báo giao thông, phát hiện làn đường, phát hiện người đi bộ và theo dõi phương tiện, có thể được triển khai trên mọi phương tiện. Những công nghệ này sử dụng cùng một máy ảnh và bộ xử lý hình ảnh cần thiết cho VOCC [58, 59]. Đặc biệt, VOCC có thé được tích hop và hoạt động “trơn tru" với tính năng theo dõi xe, một trong những thành phần quan trọng nhất trong mạng lưới xe tự lái.
Điều này là do các quy trình quan trọng trong theo dõi phương tiện, cụ thé là phát hiện tọa độ hình ảnh phương tiện va nhận dạng phương tiện, đã đạt được hiệu suất tốt thông qua VOCC [60]. Do đó, cả chi phí triển khai phan cứng và phần mềm cho hệ thống theo dõi và liên lạc trên toàn xe có thé được giảm đáng kể bang cách sử dụng VOCC dé liên lạc trên xe so với các công nghệ khác. Transmitted data Received data 0101 0101 5 + cas cwikồ b2 0101000 0101000 a t % LED bit detection {Modulation | =3 _ H_) =) 4 LED panel detection LED pane Camera Captured images Image processing Hình 1.1a: Kiến trúc hệ thong giao tiếp phương tiện giao thông sử dung Camera - LED [21] Kiến trúc hệ thống VOCC được mô ta ở Hình 1. Bang LED va camera ghi nhận thông tin hình ảnh được trang bị trên các phương tiện giao thông.
Các phương tiện sẽ truyền tín hiệu bang bảng LED đồng thời sẽ thu nhận tín hiệu bang camera bằng các kỹ thuật xử lý ảnh. Trong luận văn này, chúng tôi nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu cho hai tác vụ phát hiện bảng LED và nhận dạng bit LED cho hệ thống VOCC. Đồng thời, luận văn nghiên cứu các mô hình hoc sâu nhận diện bảng LED và bit LED hiện đại và thực nghiệm các mô hình trên để nhận diện các bang LED và bit LED trang bị trên các phương tiện tự hành. Cuối cùng, luận văn nghiên cứu tích hợp hai thuật toán phát hiện bảng LED và nhận diện bit LED để xây dựng hệ thống VOCC end-to-end cho xe tự hành.
Vấn đề đầu tiên: Phát hiện bảng LED trang bị trên xe tự hành Input: Hình ảnh thực tế về đèn LED được gan trên xe Output: Hình ảnh đèn LED trong môi trường thực tế với đường viền bounding box như mô tả minh họa Hình 1 _1.b: Minh họa mô hình phát hiện bang LED trên anh và vẽ bounding box màu vàng xung quanh bảng LED Vấn đề thứ hai: Phát hiện bit LED từ bảng LED thu được thông qua thị giác máy tính Input: Hình ảnh thực tế về bảng LED được gắn trên xe đã thông qua xử lý thuật toán phát hiện bảng LED Output: Doan mã 0 và 1 được mã hóa và hiển thị trên bảng LED Hình 1.c: Minh họa nhận diện bit LED từ hình anh bang LED được phat hiện thông qua mô hình nhận điện vật thể 1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.