Chương 1. Giới thiệu đề tài 1.1 Lý do chọn đề tài Trong những năm trở lại đây, việc xây dựng hệ thống giám sát giao thông dựa trên thị giác máy tính ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu. Một trong những nguyên nhân là sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật khiến cho lượng tài nguyên và dữ liệu dùng cho tính toán trở nên hết sức dồi dào. Hệ thống camera giao thông sẵn có mở ra khả năng ứng dụng cao như thống kê lượng phương tiện giao thông, phân tích hành vi của người đi đường, phát hiện vi phạm luật giao thông v.
Đồng thời, cũng đặt ra yêu cầu về hệ thống tính toán tự động thay thế cho con người. Một nguyên nhân khác là nhờ có sự đóng góp của các nhà nghiên cứu trong việc xây dựng và phát triển các kỹ thuật thị giác máy tính dùng cho hệ thống giám sát giao thông. Sự sẵn có của các hệ thống tính toán hiệu năng cao cho phép sử dụng các kỹ thuật tính toán với độ phức tạp lớn và độ chính xác cao. Nhiều hệ thống giám sát giao thông đã được xây dựng và đưa vào thử nghiệm trên thế giới như SCOCA [1], hệ thống theo vết phương tiện Motris [2], v.
đạt được nhiều kết quả khả quan. Là bước đầu tiên trong hệ thống giám sát giao thông, phương pháp phát hiện và phân loại phương tiện giao thông có ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của toàn bộ hệ thống. Vấn đề đặt ra là do tính chất đặc trưng của hệ thống yêu cầu tầm hoạt động rộng, áp dụng được cho nhiều điều kiện môi trường như thay đổi mức sáng, thời tiết v.v… Điều này làm ảnh hưởng không nhỏ tới kết quả phân loại và phát hiện. Vì vậy, phần lớn các nghiên cứu hiện nay đều tập trung nâng cao độ chính xác của giải thuật phát hiện và phân loại phương tiện giao thông.
Điển hình như trong [3] [4] và [5] áp dụng các phương pháp từ frame differencing, wavelet, background subtraction GMM đạt được độ chính xác ngày càng cao (94.7%, 97%, 95%) trong điều kiện môi trường thay đổi. Một vấn đề khác trong giám sát giao thông ở môi trường đô thị, đó là sự che khuất giữa các phương tiện giao thông. Trong điều kiện mật độ giao thông cao, hay các phương tiện di chuyển gần nhau, dẫn tới hình chiếu của các phương tiện bị dính liền, gây khó khăn cho việc phân loại và phát hiện từng đối tượng tham gia giao thông. Một vài nghiên cứu đã đề xuất giải pháp cho vấn đề này như [6] và [7], tuy nhiên chưa triệt để giải quyết cho môi trường đô thị mà chủ yếu áp dụng cho đường cao tốc.
Xây dựng framework tổng quát cho hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện giao thông 13 Với những ứng dụng thiết thực cũng như những tồn tại nêu trên, việc xây dựng phương pháp phát hiện và phân loại phương tiện giao thông là bước đầu tiên quan trọng trong xây dựng hệ thống giám sát giao thông. Bên cạnh đó, những nghiên cứu trước đây đều tập trung vào phát hiện và phân loại phương tiện kích thước lớn như ô tô, xe tải v. Trong khi xe máy cũng là một trong những phương tiện giao thông phổ biến lại chưa được quan tâm đúng mức. Đặc điểm của xe máy so với các phương tiện giao thông khác là có kích thước nhỏ hơn, tuy nhiên lại có cấu trúc phức tạp hơn.
Kết hợp với sự thay đổi của môi trường như mức sáng, thời tiết, màu sắc v. yêu cầu giải thuật phân loại và phát hiện xe máy phải hiệu quả trên tập dữ liệu có mức độ hỗn loạn lớn. Ngoài ra, do cấu tạo phức tạp nên với thay đổi góc nhìn nhỏ dẫn đến sự thay đổi lớn đối với hình chiếu của xe máy. Cùng với kích thước nhỏ dẫn đến dễ bị che khuất bởi các phương tiện cùng loại hay khác loại khiến cho việc phát hiện và tách rời từng đối tượng xe máy trong khung hình hết sức phức tạp.
Người điều khiển xe máy cũng là một nhân tố gia tăng độ sai khác của ảnh xe máy, làm giảm tính hội tụ của tập dữ liệu trong học máy.2 Mục tiêu nghiên cứu Dựa trên cơ sở lý thuyết các nghiên cứu về phát hiện và phân loại giao thông, luận văn đề xuất giải pháp phân loại và phát hiện phương tiện giao thông. Trong đó tập trung giải quyết các vấn đề sau Xây dựng phương pháp phân loại và phát hiện hiệu quả trong điều kiện thay đổi của môi trường hoạt động như mức sáng, thời tiết v. Phân loại và phát hiện đối tượng độc lập trong trường hợp đối tượng bị biến đổi bởi tỉ lệ kích thước, phép xoay và độc lập tương đối đối với thay đổi góc quay. Phát triển giả thiết phát hiện và tách rời từng đối tượng trong trường hợp xảy ra che khuất giữa các đối tượng cùng loại hoặc khác loại.
Thông qua tổng quan nghiên cứu, hiện nay có hai phương pháp phân loại và phát hiện chính. Phương pháp cổ điển phát hiện hình chiếu của các đối tượng chuyển động dựa trên khác biệt giữa các khung hình theo dòng thời gian, sau đó phân loại hình chiếu của đối tượng thu được. Phương pháp này có khả năng hoạt động hiệu quả trong điều kiện thay đổi của môi trường. Tuy nhiên, vấn đề che khuất giữa các đối tượng Xây dựng framework tổng quát cho hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện giao thông 14 chưa thể giải quyết một cách triệt để.
Do đó, đề tài nghiên cứu đi sâu và phương pháp phân loại và phát hiện phương tiện dựa trên phân loại và phát hiện bộ phận đối tượng được ứng dụng từ nhận dạng đối tượng động gần đây. Phương pháp này có khả năng phát hiện đặc trưng của đối tượng trong khung ảnh tĩnh, thông qua phân loại bộ phận đối tượng được tổng hợp thành đối tượng hoàn chỉnh. Ưu điểm của phương pháp này là dựa trên đặc trưng cục bộ nên ít bị ảnh hưởng bởi các nhân tố như thay đổi mức sáng, tỉ lệ, góc quay v. Hơn nữa, do việc phân loại và phát hiện dựa trên bộ phận đối tượng nên trong trường hợp đối tượng bị che khuất mà vẫn giữ được một số lượng đặc trưng nhất định thì vẫn có thể được phân loại và phát hiện đúng.
Như đã nêu ở phần 1.1, xe máy là một trong những phương tiện phổ biến nhưng lại chưa được quan tâm đúng mức. Bên cạnh đó, bài toán phân loại và phát hiện xe máy trong khung hình là bài toán khó do những đặc điểm của xe máy. Vì vậy, trong phạm vi nghiên cứu của luận văn tập trung vào phân loại và phát hiện xe máy, phương pháp hoàn toàn tương tự có thể được áp dụng cho các loại phương tiện khác. Ngoài ra, phương pháp được đề xuất có khả năng phân loại và phát hiện trong khung hình tĩnh, không cần kết hợp đặc tính thời gian.
Nhờ đó, các khung hình có thể được xử lý độc lập, song song với nhau. Khung ảnh được quay với góc nhìn từ trên xuống cho phép giảm bớt độ biến đổi của vật thể nhưng vẫn đảm bảo thị trường quan sát đủ rộng cho các ứng dụng về sau. Để đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại và phát hiện phương tiện, cần thiết phải có một tập dữ liệu có tính khái quát cao đối với các điều kiện có thể xảy ra trong ngữ cảnh thực tế của hệ thống. Tuy nhiên, hiện nay chưa có một tập dữ liệu chung để đánh giá mà trong đó chứa xe máy trong điều kiện mật độ giao thông cao.
Do vậy, đề tài luận văn đồng thời xây dựng một tập dữ liệu cho việc phân tích và đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại và phát hiện phương tiện giao thông. Tập dữ liệu được quay tại giao lộ với góc quay từ trên xuống, trải dài trong những khoảng thời gian khác nhau trong ngày để thu được sự thay đổi mức sáng, môi trường cũng như mật độ giao thông. Tóm lại, đề tài nghiên cứu cần xây dựng một giải pháp cho việc phân loại và phát hiện phương tiện giao thông, trong đó tập trung vào đối tượng xe máy. Phương pháp này được áp dụng cho khung ảnh tĩnh và với góc nhìn từ trên xuống.
Đồng thời, đề tài Xây dựng framework tổng quát cho hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện giao thông 15 luận văn cũng cần xây dựng một tập dữ liệu mẫu để phân tích và đánh giá hiệu quả của phương pháp được đề xuất ở trên.3 Ý nghĩa Thông qua việc tìm hiểu và phát triển phương pháp phân loại và phát hiện phương tiện giao thông, đề tài luận văn có ý nghĩa đóng góp cho hệ thống giám sát giao thông, và rộng hơn là nghiên cứu về nhận dạng đối tượng. Đồng thời mở ra khả năng ứng dụng hiệu quả trong môi trường thực tế, mà đặc biệt là trong trường hợp xe máy là đối tượng phổ biến.1 Ý nghĩa khoa học Đối với nghiên cứu khoa học nói chung, đề tài có ý nghĩa thực nghiệm, phân tích và đánh giá các bước trong phương pháp phân loại và phát hiện phương tiện giao thông dựa trên bộ phận đặc trưng cho đối tượng. Để biểu diễn bộ phận đặc trưng cho đối tượng, có nhiều phương pháp từ đơn giản dùng trực tiếp ảnh bộ phận đối tượng [8] đến phức tạp hơn như trích xuất đặc trưng tại các điểm cực trị trong ảnh đối tượng, ví dụ như trong [9] [12] và [13]. Đề tài luận văn tổng hợp và đánh giá các cách biểu điễn bộ phận đặc trưng cho đối tượng theo những yêu cầu mà bài toán đặt ra ở phần 1.
Ngoài ra, đề tài còn có ý nghĩa mở rộng từ phân loại bộ phận đối tượng thành một giả thiết hoàn chỉnh để phát hiện nhiều đối tượng trong khung hình với độ che khuất cao giữa các đối tượng. Tuy đề tài nghiên cứu tập trung vào phân loại và phát hiện xe máy, nhưng có thể mở rộng áp dụng cho các đối tượng có kích thước nhỏ và kết cấu phức tạp trong điều kiện độ che phủ cao, thay đổi góc quay và ảnh nền nhiễu lớn. Việc phân loại và phát hiện đối tượng dựa trên bộ phận đặc trưng còn cho phép phát hiện sớm khi phương tiện mới vào khung hình. Bên cạnh đó, phương pháp này có thể hoạt động trên ảnh tĩnh, có ý nghĩa lớn trong việc song song hóa hệ thống nhờ cho phép các khung ảnh hoàn toàn độc lập với nhau và với trình tự thời gian.2 Ý nghĩa thực tiễn Hệ thống giám sát giao thông có tính ứng dụng và ý nghĩa to lớn đối với việc phát triển chất lượng của hệ thống giao thông.
