I. Giới thiệu đề tài
Luận văn tập trung vào việc xây dựng framework tổng quát cho hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện giao thông, đặc biệt là xe máy. Đề tài này xuất phát từ nhu cầu thực tế trong việc giám sát giao thông dựa trên công nghệ thông tin và khoa học máy tính. Mục tiêu chính là phát triển một phương pháp hiệu quả để phát hiện và phân loại phương tiện trong điều kiện môi trường thay đổi, đồng thời giải quyết vấn đề che khuất giữa các phương tiện.
1.1 Lý do chọn đề tài
Sự phát triển của hệ thống giao thông thông minh và nhu cầu ứng dụng AI trong giao thông đã thúc đẩy nghiên cứu này. Xe máy là phương tiện phổ biến nhưng chưa được quan tâm đúng mức trong các nghiên cứu trước đây. Đề tài nhằm khắc phục những hạn chế trong việc phát hiện và phân loại xe máy do kích thước nhỏ, cấu trúc phức tạp và dễ bị che khuất.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là đề xuất một framework tổng quát để phát hiện và phân loại phương tiện giao thông, tập trung vào xe máy. Phương pháp này cần hiệu quả trong điều kiện môi trường thay đổi và có khả năng xử lý tình trạng che khuất giữa các phương tiện.
II. Cơ sở lý thuyết
Luận văn dựa trên các lý thuyết về phát hiện và phân loại phương tiện giao thông, bao gồm các phương pháp rút trích đặc trưng và mô hình Bag-of-Visual Words. Các kỹ thuật như Scale Invariant Feature Transform (SIFT) và Support Vector Machine (SVM) được sử dụng để phân loại và phát hiện đối tượng.
2.1 Rút trích và biểu diễn đặc trưng
Các phương pháp rút trích đặc trưng như SIFT và Dense SIFT được sử dụng để biểu diễn đối tượng. Những đặc trưng này giúp hệ thống nhận diện phương tiện một cách chính xác, ngay cả trong điều kiện ánh sáng và góc nhìn thay đổi.
2.2 Mô hình Bag of Visual Words
Mô hình Bag-of-Visual Words được áp dụng để biểu diễn đối tượng dựa trên các bộ phận đặc trưng. Phương pháp này giúp tăng độ chính xác trong việc phân loại và phát hiện phương tiện, đặc biệt là trong trường hợp đối tượng bị che khuất.
III. Phương pháp đề xuất
Luận văn đề xuất một phương pháp tổng quát để phát hiện và phân loại phương tiện giao thông, tập trung vào xe máy. Phương pháp này kết hợp các kỹ thuật rút trích đặc trưng, mô hình Bag-of-Visual Words và SVM để phân loại đối tượng.
3.1 Phát hiện xe máy
Phương pháp đề xuất sử dụng các đặc trưng cục bộ để phát hiện xe máy, giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố như ánh sáng và góc nhìn. SVM được sử dụng để phân loại giữa xe máy và các đối tượng khác.
3.2 Xây dựng giả thiết phát hiện
Một giải thuật được đề xuất để xây dựng giả thiết phát hiện đối tượng từ ảnh toàn cảnh. Giải thuật này dựa trên kết quả phân loại từ SVM và các đặc trưng được rút trích từ mô hình Bag-of-Visual Words.
IV. Thí nghiệm và đánh giá
Luận văn tiến hành thí nghiệm trên một tập dữ liệu gồm 3000 ảnh xe máy và các đối tượng khác. Kết quả thí nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện và phân loại xe máy.
4.1 Xây dựng tập dữ liệu
Một tập dữ liệu được xây dựng để đánh giá phương pháp đề xuất. Tập dữ liệu này bao gồm các ảnh xe máy trong điều kiện môi trường và mật độ giao thông khác nhau.
4.2 Đánh giá độ chính xác
Kết quả thí nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện và phân loại xe máy, ngay cả trong điều kiện môi trường thay đổi và tình trạng che khuất.
V. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã đề xuất một framework tổng quát cho hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện giao thông, tập trung vào xe máy. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng cao trong thực tế, đặc biệt là trong các hệ thống giao thông thông minh.
5.1 Kết luận
Phương pháp đề xuất đã chứng minh hiệu quả trong việc phát hiện và phân loại xe máy, đặc biệt là trong điều kiện môi trường thay đổi và tình trạng che khuất.
5.2 Hướng phát triển
Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng để áp dụng phương pháp này cho các loại phương tiện khác và cải thiện độ chính xác trong các điều kiện phức tạp hơn.
