I. Giới thiệu về hệ thống điều khiển đèn giao thông thông qua xử lý ảnh
Hệ thống điều khiển đèn giao thông thông qua xử lý ảnh là một giải pháp hiện đại nhằm tối ưu hóa việc điều tiết giao thông tại các nút giao thông. Đề tài 'Thiết kế hệ thống điều khiển đèn giao thông thông qua xử lý ảnh - Đồ án tốt nghiệp' tập trung vào việc sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh để đếm số lượng phương tiện giao thông và điều chỉnh thời gian đèn giao thông một cách tự động. Hệ thống này sử dụng Matlab và Arduino Mega 2560 để xử lý dữ liệu từ video đầu vào và điều khiển các module LED.
1.1. Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là thiết kế hệ thống đếm phương tiện giao thông thông qua xử lý ảnh và điều khiển tín hiệu đèn giao thông dựa trên lưu lượng xe. Hệ thống sử dụng công nghệ xử lý ảnh để phân tích video đầu vào, đếm số lượng xe, và gửi dữ liệu xuống Arduino để điều khiển đèn giao thông. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng ùn tắc và tăng hiệu quả giao thông.
1.2. Các thành phần chính của hệ thống
Hệ thống bao gồm các thành phần chính như Arduino Mega 2560, Module LED 7 đoạn, và Matlab để xử lý ảnh. Arduino đóng vai trò là bộ điều khiển trung tâm, nhận dữ liệu từ Matlab và điều khiển các đèn giao thông. Matlab được sử dụng để xử lý video đầu vào, áp dụng các thuật toán xử lý hình ảnh như chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám, nhị phân hóa ảnh, và đếm số lượng phương tiện.
II. Quy trình xử lý ảnh trong hệ thống
Quy trình xử lý ảnh trong hệ thống bao gồm các bước chính như thu nhận ảnh, tiền xử lý ảnh, phân đoạn ảnh, và đếm số lượng phương tiện. Xử lý ảnh trong giao thông là một phần quan trọng giúp hệ thống nhận diện và đếm chính xác số lượng xe trên đường. Các thuật toán như chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám, nhị phân hóa ảnh, và lọc nhiễu được áp dụng để cải thiện chất lượng ảnh đầu vào.
2.1. Thu nhận và tiền xử lý ảnh
Bước đầu tiên trong quy trình là thu nhận ảnh từ video đầu vào. Sau đó, ảnh được tiền xử lý bằng cách chuyển đổi sang ảnh xám và nhị phân hóa để loại bỏ nhiễu. Các hàm như rgb2gray() và imbinarize() trong Matlab được sử dụng để thực hiện các bước này. Tiền xử lý ảnh giúp tăng độ chính xác của quá trình đếm phương tiện.
2.2. Phân đoạn và đếm phương tiện
Sau khi tiền xử lý, ảnh được phân đoạn để xác định các đối tượng (phương tiện giao thông). Các thuật toán như dán nhãn đối tượng và lọc nhiễu được áp dụng để đếm số lượng xe. Kết quả đếm được gửi xuống Arduino để điều khiển đèn giao thông. Quá trình này đảm bảo rằng hệ thống phản ứng kịp thời với sự thay đổi lưu lượng xe.
III. Thiết kế và thi công hệ thống
Thiết kế hệ thống bao gồm việc xây dựng sơ đồ khối, thiết kế phần cứng, và lập trình phần mềm. Hệ thống được thiết kế để hoạt động tự động, sử dụng Arduino và Matlab để xử lý dữ liệu và điều khiển đèn giao thông. Thi công hệ thống bao gồm lắp ráp các thành phần phần cứng và kiểm tra hoạt động của hệ thống.
3.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng của hệ thống bao gồm Arduino Mega 2560, Module LED 7 đoạn, và các đèn LED đơn. Arduino được kết nối với Matlab để nhận dữ liệu đếm phương tiện và điều khiển các đèn giao thông. Sơ đồ nguyên lý và kết nối các thành phần được thiết kế chi tiết để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định.
3.2. Lập trình phần mềm
Phần mềm được phát triển trên Matlab để xử lý ảnh và đếm phương tiện. Các hàm và thuật toán xử lý ảnh được tích hợp vào chương trình để đảm bảo độ chính xác. Arduino được lập trình để nhận dữ liệu từ Matlab và điều khiển đèn giao thông dựa trên lưu lượng xe. Quy trình lập trình được kiểm tra và hiệu chỉnh để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.
IV. Kết quả và đánh giá hệ thống
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác của việc đếm phương tiện và hiệu quả điều khiển đèn giao thông. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và có khả năng ứng dụng thực tế. Hệ thống giao thông thông minh này có thể giúp giảm thiểu tình trạng ùn tắc và tăng hiệu quả giao thông tại các nút giao thông.
4.1. Đánh giá độ chính xác
Hệ thống được thử nghiệm với các video đầu vào khác nhau để đánh giá độ chính xác của việc đếm phương tiện. Kết quả cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc nhận diện và đếm số lượng xe. Các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng hiệu quả, giúp hệ thống hoạt động ổn định trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có tiềm năng ứng dụng thực tế tại các nút giao thông đông đúc. Hệ thống giao thông tự động này có thể giúp giảm thiểu tình trạng ùn tắc và tăng hiệu quả điều tiết giao thông. Việc sử dụng công nghệ xử lý ảnh và Arduino giúp hệ thống có chi phí thấp và dễ dàng triển khai.
