Đề Tài Ứng Dụng Thuật Toán Cảnh Báo Ùn Tắc Giao Thông Và Đề Xuất Đường Đi Thay Thế

• Tác giả: Đào Quyết Phong
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Thị Minh Châu
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Ứng Dụng Thuật Toán Cảnh Báo Ùn Tắc Giao Thông Và Đề Xuất Đường Đi Thay Thế
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. ĐỀ CƯƠNG KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP
• 2. DANH MỤC HÌNH ẢNH
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 0.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 0.2. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 0.3. KẾT QUẢ DỰ KIẾN ĐẠT ĐƯỢC
• 3. Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. TÌM HIỂU VỀ DEEP LEARNING
• 3.2. HOẠT ĐỘNG CỦA DEEP LEARNING
• 3.3. ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA DEEP LEARNING
• 3.3.1. Ưu điểm
• 3.3.2. Nhược điểm
• 3.4. KHÁI NIỆM VỀ CONVOLUTION NEURAL NETWORK
• 3.4.1. Các lớp cơ bản của mạng CNN
• 4. Chương 2: GIỚI THIỆU TẬP DỮ LIỆU DÙNG ĐỂ HUẤN LUYỆN
• 4.1. TẬP DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN YOLOV5
• 4.1.1. Nguồn dữ liệu
• 4.1.2. Loại đối tượng
• 4.1.3. Quy mô tập dữ liệu
• 4.1.4. Định dạng dữ liệu
• 4.1.5. Chia tách tập dữ liệu
• 4.1.6. Ưu điểm và hạn chế
• 4.2. TẬP DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH HỒI QUY RNN
• 4.2.1. Nguồn dữ liệu
• 4.2.2. Thời gian lấy dữ liệu
• 4.2.3. Quy mô tập dữ liệu
• 4.2.4. Chia tách tập dữ liệu
• 4.2.5. Ưu điểm và hạn chế
• 5. Chương 3: TRIỂN KHAI VÀ KIỂM THỬ
• 5.1. CÁC BƯỚC ĐỂ CÓ THỂ HUẤN LUYỆN YOLOV5 TRÊN CUSTOM DATASET
• 5.2. HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH NHẬN DIỆN PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG
• 5.2.1. Thiết lập môi trường để huấn luyện và train model
• 5.3. TÍNH TOÁN DIỆN TÍCH XE CHIẾM TRÊN DIỆN TÍCH ĐƯỜNG(MẬT ĐỘ XE)
• 5.3.1. Nhận diện phương tiện giao thông đang di chuyển trên đường
• 5.3.2. Phương pháp tính diện tích của các phương tiện trong hình ảnh thu được từ camera
• 5.4. HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN MẬT ĐỘ XE THEO THỜI GIAN
• 5.4.1. Thiết lập môi trường để huấn luyện mô hình
• 5.4.2. Huấn luyện mô hình
• 5.4.3. Kiểm tra và so sánh các mô hình
• 5.5. TRIỂN KHAI TRÊN DESKTOP
• PHẦN KẾT LUẬN
• 0.1. NHƯỢC ĐIỂM
• 0.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Thuật Toán Cảnh Báo Ùn Tắc Giao Thông

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng, ùn tắc giao thông tại TP. Hồ Chí Minh trở thành một vấn đề nghiêm trọng. Việc ứng dụng thuật toán giao thông để cảnh báo và giảm thiểu ùn tắc là cần thiết. Hệ thống này không chỉ giúp cải thiện lưu thông mà còn nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân.

1.1. Khái Niệm Về Thuật Toán Cảnh Báo Giao Thông

Thuật toán cảnh báo giao thông sử dụng dữ liệu từ các cảm biến và camera để phân tích tình trạng giao thông. Điều này giúp phát hiện và cảnh báo về tình trạng ùn tắc, từ đó đưa ra giải pháp kịp thời.

1.2. Lợi Ích Của Việc Ứng Dụng Công Nghệ Trong Giao Thông

Việc ứng dụng công nghệ trong quản lý giao thông giúp tối ưu hóa lộ trình, giảm thời gian di chuyển và tăng cường an toàn cho người tham gia giao thông.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Quản Lý Giao Thông Tại TP

TP. Hồ Chí Minh đang đối mặt với nhiều thách thức trong quản lý giao thông. Tình trạng ùn tắc ngày càng nghiêm trọng, ảnh hưởng đến kinh tế và đời sống người dân. Việc thiếu hụt dữ liệu và công nghệ hiện đại là một trong những nguyên nhân chính.

2.1. Tình Trạng Ùn Tắc Giao Thông Hiện Nay

Tình trạng ùn tắc giao thông tại TP. Hồ Chí Minh diễn ra thường xuyên, đặc biệt vào giờ cao điểm. Điều này gây ra nhiều hệ lụy cho người dân và nền kinh tế.

2.2. Nguyên Nhân Gây Ra Vấn Đề Giao Thông

Nguyên nhân chính bao gồm sự gia tăng dân số, phương tiện giao thông và hạ tầng giao thông chưa đáp ứng kịp thời. Việc thiếu các giải pháp công nghệ cũng làm tình hình trở nên tồi tệ hơn.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Thuật Toán Cảnh Báo Ùn Tắc Giao Thông

Để giải quyết vấn đề ùn tắc, nhiều phương pháp đã được áp dụng. Trong đó, việc sử dụng hệ thống cảnh báo giao thông thông minh là một trong những giải pháp hiệu quả nhất.

3.1. Hệ Thống Cảm Biến Và Camera

Hệ thống cảm biến và camera được lắp đặt tại các nút giao thông để thu thập dữ liệu về lưu lượng xe. Dữ liệu này được phân tích để đưa ra cảnh báo kịp thời.

3.2. Phân Tích Dữ Liệu Giao Thông

Sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu để dự đoán tình trạng giao thông trong tương lai. Điều này giúp người điều hành giao thông có thể đưa ra quyết định nhanh chóng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Cảnh Báo Giao Thông

Hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông đã được triển khai tại nhiều khu vực tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong việc giảm thiểu ùn tắc và nâng cao an toàn giao thông.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Tại Các Nút Giao Thông

Nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng hệ thống cảnh báo đã giúp giảm thời gian chờ đợi tại các nút giao thông lên đến 30%.

4.2. Phản Hồi Từ Người Dân

Người dân đã có phản hồi tích cực về hệ thống cảnh báo, cho rằng nó giúp họ lựa chọn lộ trình tốt hơn và giảm thiểu thời gian di chuyển.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Cảnh Báo Giao Thông

Hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông tại TP. Hồ Chí Minh đã chứng minh được tính hiệu quả. Trong tương lai, cần tiếp tục cải tiến và mở rộng hệ thống để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của đô thị.

5.1. Định Hướng Phát Triển Hệ Thống

Cần đầu tư vào công nghệ mới và mở rộng mạng lưới cảm biến để nâng cao hiệu quả của hệ thống cảnh báo.

5.2. Tích Hợp Với Các Hệ Thống Khác

Hệ thống cảnh báo cần được tích hợp với các hệ thống giao thông thông minh khác để tạo ra một mạng lưới giao thông hiệu quả hơn.