I. Giới thiệu đề tài
Thiết kế hệ thống nhúng phát hiện bảng hiệu giao thông là một nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật điện tử và hệ thống nhúng. Luận văn tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhúng có khả năng phát hiện và nhận dạng các biển báo giao thông, hỗ trợ người lái xe trong việc đảm bảo an toàn giao thông. Hệ thống sử dụng các công nghệ hiện đại như xử lý ảnh, học máy, và trí tuệ nhân tạo để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
1.1. Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là thiết kế hệ thống nhúng có khả năng phát hiện và nhận dạng các biển báo giao thông một cách chính xác. Hệ thống được thực hiện trên nền tảng Beagle Board xM, sử dụng thư viện OpenCV và chương trình Qt – Everywhere. Quá trình nhận dạng bao gồm ba bước chính: phân đoạn, nhận dạng, và phân lớp. Các thuật toán được cải tiến để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác.
1.2. Khó khăn trong việc nhận dạng
Việc nhận dạng biển báo giao thông gặp nhiều thách thức do các yếu tố như điều kiện thời tiết, ánh sáng, và hiện tượng biển báo bị che chắn. Thị giác máy tính cần phải phân biệt màu sắc, xử lý nhiễu, và chọn lọc thông tin trong môi trường phức tạp. Các biển báo bị hư hại, mờ, hoặc nghiêng cũng làm tăng độ khó của bài toán.
II. Khái quát hệ thống phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông
Hệ thống phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông dựa trên các đặc điểm hình dạng và màu sắc của biển báo. Các biển báo giao thông phổ biến ở Việt Nam thường có màu đỏ và xanh dương, với hình dạng tròn hoặc tam giác. Hệ thống sử dụng các phương pháp phân đoạn màu sắc và phân đoạn hình học để phát hiện các vùng ảnh chứa biển báo.
2.1. Phương pháp hoạt động
Hệ thống hoạt động theo ba bước chính: tiền xử lý, phát hiện biển, và nhận dạng biển. Trong bước tiền xử lý, ảnh được cải thiện chất lượng để tăng khả năng phát hiện. Bước phát hiện biển sử dụng các thuật toán phân đoạn để lọc ra các vùng ảnh chứa biển báo. Cuối cùng, bước nhận dạng sử dụng các phương pháp như Support Vector Machines (SVMs) để phân loại biển báo.
2.2. Ứng dụng của hệ thống
Hệ thống nhúng phát hiện biển báo giao thông có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt trong lĩnh vực giao thông thông minh và an toàn giao thông. Nó có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông để hỗ trợ người lái xe, giảm thiểu tai nạn và cải thiện hiệu quả lưu thông.
III. Thiết kế hệ thống nhúng
Hệ thống nhúng được thiết kế dựa trên nền tảng Beagle Board xM, một hệ thống tích hợp lõi Cortex A8 với khả năng xử lý ảnh mạnh mẽ. Hệ thống sử dụng thư viện OpenCV để thực hiện các thuật toán xử lý ảnh và Qt – Everywhere để phát triển giao diện người dùng. Các thuật toán phân đoạn màu sắc và hình học được cải tiến để tối ưu hóa hiệu suất.
3.1. Phần cứng và phần mềm
Phần cứng của hệ thống bao gồm Beagle Board xM và camera Logitech HD C525. Phần mềm được phát triển dựa trên thư viện OpenCV và chương trình Qt – Everywhere. Hệ thống được thiết kế để xử lý ảnh với độ phân giải 640x480 và tốc độ xử lý dưới 15 khung hình/giây.
3.2. Thuật toán phân đoạn và nhận dạng
Thuật toán phân đoạn màu sắc tập trung vào các màu đỏ, vàng, và xanh dương. Phân đoạn hình học sử dụng phương pháp Affine Moment Invariant để nhận dạng hình tròn và hình tam giác. Bước nhận dạng sử dụng thuật toán Support Vector Machines (SVMs) để phân loại biển báo với độ chính xác cao.
IV. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống nhúng phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông đạt hiệu quả cao. Các thuật toán phân đoạn và nhận dạng được đề xuất mang lại độ chính xác đáng kể và có thể ứng dụng vào thực tế. Hệ thống có khả năng xử lý ảnh trong thời gian thực với tốc độ dưới 15 khung hình/giây.
4.1. Đánh giá hiệu suất
Hệ thống được đánh giá dựa trên độ chính xác của các thuật toán phân đoạn và nhận dạng. Kết quả cho thấy thuật toán Support Vector Machines (SVMs) đạt độ chính xác cao trong việc phân loại biển báo. Thời gian xử lý cho mỗi khung hình được tối ưu để đảm bảo hiệu suất hoạt động của hệ thống.
4.2. Ứng dụng thực tế
Hệ thống có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông để hỗ trợ người lái xe trong việc nhận diện biển báo giao thông. Nó cũng có thể được sử dụng trong các hệ thống giao thông thông minh để cải thiện an toàn và hiệu quả lưu thông.
