Phần mở đầu Giới thiệu sơ lược về lý do chọn đề tài, lịch sử nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, những đóng góp và những vấn đề tồn tại của đề tài để từ đó đem lại cho mọi người một cái nhìn tổng quan nhất về đề tài. Phần nội dung Chƣơng 1: Tổng quan về các phương pháp phát hiện biển báo giao thông và nền tảng opencv. - 8- Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt Trình bày các phương pháp phổ biến trong viện phát hiện và nhận dạng biển Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt báo giao thông như dựa trên màu sắc, dựa trên hình dạng, và dựa trên phương pháp máy học. Trình bày nền tảng của thư viện hỗ trợ xử lý ảnh OpenCV.
Chƣơng 2: Giới thiệu phương pháp nhận dạng biển báo giao thông. Trình bày nội dung về trình tự các bước trong quá trình phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông. Trình bày chi tiết các thuật toán hỗ trợ trong việc phát hiện và nhận dạng gồm: Đặc trưng Haar, bộ tăng tốc Adaboost, phân tích thành phần chính PCA, và bộ phân lớp SVM. Chƣơng 3: Thiết kế và xây dựng chương trình.
Trình bày các bước xây dựng chương trình phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông. Chƣơng 4: Đánh giá kết quả chương trình. Đánh giá độ chính xác của phương pháp. Phần kết luận - 9- Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt HIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG VÀ NỀN TẢNG OPENCV Nội dung chính Formatted: Font: Bold Formatted: Centered 1.1 Các phƣơng pháp phát hiện biển báo giao thông.2 Giới thiệu thƣ viện mã nguồn mở OpenCV.
- 10 - Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt 1. Các phƣơng pháp phát hiện biển báo giao thông. Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt Xác định một đối tượng chuyên biệt ví dụ như xác định người đi bộ, xe hơi, làn đường, biển báo giao thông trong một quang cảnh giao thông đối với não và thị giác của con người thì đây là một chuyện đơn giản. Tuy nhiên để xác định những đối tượng đó có xuất hiện hay không trong những frame ảnh thu được thông qua camera với sự trợ giúp của máy tính thì đây là một vấn đề mà các nhà khoa học đánh giá là thật sự khó khăn.
Bởi lẽ hệ thống xử lý thông tin ảnh không những đòi hỏi tính chính xác mà còn phải đáp ứng một cách nhanh chóng trong thời gian thực và có thể hoạt động tốt trong nhiều môi trường và hoàn cảnh tự nhiên khác nhau. Do vậy hai lĩnh vực xử lý ảnh (Image Processing) và thị giác máy tính (Computer Vision) phải luôn phát triển song hành và bổ sung chặt chẽ cho nhau. Có nhiều phương pháp và hướng tiếp cận của vấn đề xác định biển báo giao thông. Nhưng các phương pháp phổ biến hiện nay được áp dụng là phương pháp dựa trên màu sắc (color-based detection methods), phương pháp dựa trên hình dạng (shape-based methods), và phương pháp dựa trên máy học (methods based on machine learning).1, Phƣơng pháp phát hiện dựa trên màu sắc Cách tiếp cận phổ biến trong vấn đề xác định biển báo giao thông dựa trên màu sắc là tìm một vùng ảnh có chứa màu sắc đặc trưng, sử dụng phương pháp phân ngưỡng đơn giản hoặc phân ngưỡng ảnh cao cấp.
Kết quả của vùng ảnh sau đó sẽ ngay lập tức được xem như là biển báo giao thông hoặc thông qua giai đoạn tiếp theo xem như là vùng cần quan tâm. Khuyết điểm chính của phương pháp này là trong thực tế màu sắc có xu hướng không đáng tin cậy, mà phụ thuộc vào các thời điểm trong ngày, điều kiện thời tiết, bóng râm…Không gian màu RGB được đánh giá là rất nhạy cảm với ánh sáng , do đó nhiều nhà nghiên cứu đã chọn phân ngưỡng dựa trên màu sắc trong các không gian màu khác như HSI. - 11 - Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt 1.2, Phƣơng pháp phát hiện dựa trên hình dạng Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt Phát hiện biển báo giao thông dựa trên hình dạng có nhiều cách tiếp cận đã được công bố trong nhiều tài liệu hiện nay.Tuy nhiên có lẽ phương pháp dựa trên hình dạng phổ biến nhất là sử dụng phép biến đổi Hough. Phép biến đổi Hough là một kĩ thuật dùng để xác định một hình dạng ngẫu nhiên trong ảnh.Ý tưởng cơ bản là sử dụng một cạnh của ảnh, mỗi điểm ảnh của cạnh ảnh có khả năng là tâm của đối tượng nếu như điểm ảnh đó nằm trên biên.
Kĩ thuật này sớm ra đời trong lịch sử thị giác máy tính (computer vision). Nó đã được mở rộng và thay đổi nhiều lần với nhiều biến thể khác nhau. Ở đây chúng ta chỉ trình bày về nghiên cứu của Loy và Barnes, và nó được xem là phương pháp hiệu quả cho việc nhận dạng biển báo giao thông. Loy và Barnes [13] đã đề xuất bộ phát hiện đa giác đều tổng quát và chỉ sử dụng nó để phát hiện biển báo giao thông.
Bộ phát hiện dựa trên phép biến đổi đối xứng xuyên tâm nhanh, về mặt tổng quan nó tương tự như phép biến đổi Hough. Đầu tiên ta tính đạo hàm cấp một của ảnh từ ảnh gốc. Ảnh đạo hàm cấp một sau đó được phân ngưỡng để cho các điểm có biên độ thấp bị loại bỏ. Các điểm ảnh còn lại có khả năng là vị trí của tâm đa giác đều.
Một điểm ảnh đóng vai trò là điểm có khả năng được chọn trên nhiều vị trí được phân bổ dọc theo đường trực giao với đạo hàm cấp một của điểm ảnh và có khoảng cách đến các điểm ảnh là tương đương với các bán kính của đa giác đều (Xem hình 1. Lưu ý rằng thật sự có tới hai đường thẳng có thể thỏa mãn yêu cầu này, một là cùng hướng với đạo hàm và một là theo hướng ngược lại. Cả hai đều có thể sử dụng nếu chúng ta không thể biết trước liệu biển báo này sáng hơn hay tối hơn so với quang cảnh nền. Các vị trí của một đề cử điểm ảnh cho tâm đối tượng [13].
Chiều dài của đường biểu quyết được bao bởi bán kính của đa giác đều. Các điểm ảnh được chọn ở cuối đường thẳng có trọng số tiêu cực, để tối thiểu hóa ảnh - 12 - Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt hưởng của các đường thẳng trong ảnh mà dài quá để có thể xem như là một cạnh của Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt đa giác. Kết quả ảnh đề cử (vote image) được gán nhãn là. Ngoài ảnh đề cử (vote image) ra, một ảnh khác được gọi là ảnh đẳng giác (equiangular image) được tạo.
Thủ tục được đề xuất như sau: Nếu góc đạo hàm của các điểm ảnh trên cạnh của một đa giác đều mặt ( –sided) được nhân với , thì kết quả các góc sẽ bằng nhau (Xem hình 1. Ví dụ, xét một tam giác đẳng giác và thử một giá trị góc đạo hàm tại mỗi bên. Giả sử chúng ta có được các giá trị đạo hàm của 730, 1930, và 3130. Các đạo hàm được cách nhau một khoảng 3600/ = 1200.
Tương tự như vậy 3130 x 3 = 9390, 9390 – 2 x 3600 = 2190. Với từng điểm ảnh được chọn là tâm của đa giác, một vector đơn vị được tạo ra. Độ dốc (slope) của vector đơn vị được cho bằng với góc đạo hàm của điểm ảnh nhân với số mặt của đa gia đều. Các điểm ảnh sau đó một lần nữa được chọn trên những vị trí được mô tả bằng một đường thẳng đề cử, ngoại trừ đề cử mang dạng của một vector đơn vị.
Các điểm được chọn được biểu diễn trong một ảnh mới gọi là ảnh đẳng giác. Từng điểm trong ảnh đại diện cho một vector là tổng của các điểm được chọn đóng góp. Các điểm được chọn từ các cạnh của đa giác đẳng giác sẽ có cùng độ dốc (slope), do đó độ lớn của các vector được chọn trong trọng tâm đa giác đẳng giác sẽ là lớn nhất. Nhân các góc gradient của một tam giác cho 3.
Kết quả các góc sẽ bằng nhau. Cuối cùng, ảnh đề cử và định mức của ảnh đẳng giác được kết hợp để tạo ra đáp ứng tổng thể. Độ phức tạp của phương thức này là , trong đó là độ dài cực đại của đường thẳng được chọn, là số lượng điểm ảnh có trong ảnh và là số lượng bán kính đang được xem xét. - 13 - Formatted: Font: 12 pt Formatted: Font: Check spelling and gramm Formatted: Font: 12 pt Khuyết điểm chính của hướng tiếp cận này là bán kính của đa giác phải được Formatted: Font: Times New Roman, 12 pt biết trước, và đây không bao giờ là điều dễ thực hiện.
Ở đây có thể được giải quyết bằng cách thử nhiều bán kính nhưng nó tiêu tốn quá nhiều thời gian xử lý. Một hướng tiếp cận khác là tìm hình dạng đặc trưng được sử dụng là bộ phát hiện góc và sau đó giả thiết là vị trí của đa giác đều bằng cách quan sát quan sát mối liên hệ giữa các góc. Paulo và Correia [9] xác định biển báo tam giác và tứ giác bằng cách áp dụng bộ phát hiện góc Haaris để xác định vùng đặc trưng, và sau đó tìm kiếm phần còn lại của góc trong sáu khu vực kiểm soát được định nghĩa trước đó của vùng này. Hình dạng được xác định dựa trên hình của vùng kiểm soát mà góc được tìm thấy.
Vùng kiểm soát được biểu diễn như trong hình 1. Vùng kiểm soát. Gavrila [11] sử dụng biến đổi khoảng cách dựa trên mẫu phù hợp để xác định hình dạng. Đầu tiên, các cạnh trong ảnh gốc được tìm thấy.
Tiếp theo, một ảnh biến đổi khoảng cách (Distance Transform _DT) được xây dựng (nhƣ hình 1. Ảnh DT là ảnh mà điểm ảnh đại diện cho khoảng cách tới cạnh gần nhất. Để tìm thấy hình dạng đặc trưng, một ý tưởng cơ bản là dựa trên một mẫu phù hợp (ví dụ là một tam giác đều) so với ảnh DT. Để tìm ra mẫu phù hợp tối ưu, sử dụng các phép biến đổi cơ bản như phép xoay, phép tỉ lệ, phép dời.
Trong phần mở rộng của ý tưởng Gavrila, các cạnh phải khác nhau theo hướng, để các ảnh DT riêng biệt được tính toán cho các hướng của cạnh riêng biệt và các mẫu được chia thành từng phần dựa trên hướng của chúng. Biện pháp tổng thể phù hợp là tổng hợp các biện pháp kết hợp giữa ảnh DT và các mẫu của hướng đặc biệt.
