Đang tải... (xem toàn văn)
Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.Hệ thống phân loại và phát hiện phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai làn đường trên quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh bằng camera kỹ thuật số.
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRẦN QUỐC THẮNG HỆ THỐNG PHÂN LOẠI VÀ PHÁT HIỆN PHƯƠNG TIỆN THAM GIA GIAO THÔNG DI CHUYỂN SAI LÀN ĐƯỜNG TRÊN QUỐC LỘ THUỘC TỈNH TÂY NINH BẰNG CAMERA KỸ THUẬT SỐ ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRẦN QUỐC THẮNG HỆ THỐNG PHÂN LOẠI VÀ PHÁT HIỆN PHƯƠNG TIỆN THAM GIA GIAO THÔNG DI CHUYỂN SAI LÀN ĐƯỜNG TRÊN QUỐC LỘ THUỘC TỈNH TÂY NINH BẰNG CAMERA KỸ THUẬT SỐ CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.01.04 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS VŨ ĐỨC LUNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề án thạc sĩ công nghệ thông tin “Hệ thống phân loại phát phương tiện tham gia giao thông di chuyển sai đường quốc lộ thuộc tỉnh Tây Ninh camera kỹ thuật số” tơi nghiên cứu, tổng hợp thực Tồn nội dung đề án, điều trình bày cá nhân tơi tham khảo, tổng hợp trích xuất với nguồn gốc rõ ràng Các số liệu, kết nêu đề án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tp HCM, ngày 18 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Trần Quốc Thắng LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Vũ Đức Lung, người trực tiếp định hướng hướng dẫn tận tình cho tơi suốt q trình thực đề án tốt nghiệp Những kinh nghiệm góp ý quý báu thầy tiền đề để giúp tơi mở rộng kiến thức hồn thành đề án tốt nghiệp Tôi xin dành lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy Cô Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng sở TP.HCM Q Thầy Cơ tận tình dạy bảo ln tạo điều kiện tốt cho tơi suốt q trình tham gia lớp cao học Xin trân trọng cảm ơn Ban Giám Đốc Trung tâm Công nghệ Thông tin - Viễn thông Tây Ninh, cho phép sử dụng liệu camera thông minh VNPT Tây Ninh Cảm ơn bạn đồng nghiệp, tạo điều kiện thời gian quan tâm động viên tinh thần thời gian tơi học hồn thành đề án Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình bạn bè bên tôi, cổ vũ động viên suốt q trình hồn thành đề án Tp HCM, ngày 18 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Trần Quốc Thắng MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT vi DANH SÁCH BẢNG .vii DANH SÁCH HÌNH VẼ .viii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Tổng quan vấn đề nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Những đóng góp đề tài CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 1.1 Giới thiệu 1.2 Các nghiên cứu nước 1.3 Các nghiên cứu nước .7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .10 2.1 Các kỹ thuật xử lý ảnh .10 2.1.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh 10 2.1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh 12 2.2 2.2.1 Các phương pháp phát phân loại đối tượng .18 R-CNN[30] 19 2.2.2 Fast R-CNN[30] 20 2.2.3 Faster R-CNN[31] 21 2.2.4 Single Shot Detector (SSD)[29] 23 2.2.5 You Only Look Once (YOLO) 24 2.3 Các phương pháp phát chuyển động 26 2.3.1 Phát đối tượng chuyển động gì? 26 2.3.2 Phát vùng ảnh 27 2.3.3 Xử lý vùng ảnh 28 2.3.4 Các kỹ thuật trừ ảnh 28 2.3.5 Một số kỹ thuật trừ .31 2.3.6 Kỹ thuật trừ nâng cao 32 2.4 Phương pháp theo vết đối tượng .35 2.4.1 Quy trình theo vết đối tượng 35 2.4.2 Các kỹ thuật theo vết đối tượng 36 2.4.3 Các phương pháp truy vết nhiều vật thể video .37 2.5 Giới thiệu OpenCV 41 2.5.1 Tổng quan OpenCV .41 2.5.2 Cấu trúc OpenCV 41 2.5.3 Các ứng dụng OpenCV .42 2.5.4 Chức OpenCV 42 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 44 3.1 Hệ thống nhận dạng đường, phát chuyển động, theo vết phương tiện giao thông… 44 3.2 Xây dựng chương trình 50 3.3 Công cụ thực 52 3.4 Giao diện chương trình 52 CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 54 4.1 Thu thập tiền xử lý liệu 54 4.2 Cài đặt thử nghiệm .54 4.2.1 Thiết lập cấu hình .54 4.2.2 Dữ liệu thực nghiệm 55 4.2.3 Quá trình kết thực nghiệm 55 4.3 Kết luận chương .66 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 67 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO .68 DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết Tắt Tiếng Anh OpenCV Open Source Computer Vision Library CCD Charge Coupled Device CCIR Consultive Committee for International Radio CUDA Compute Unified Device Architecture GMM General Method of Moments LPR License Plate Recognition MOG Mixture of Gaussians R-CNN Region with CNN feature SSD Single-Shot Multibox Detector SPP-net Spatial Pyramid Pooling net YOLO You Only Look Once DANH SÁCH BẢNG Bảng 2.1: So sánh mơ hình dựa R-CNN 22 Bảng 2.2: So sánh số AP thuật toán YOLO SSD [9] 25 Bảng 2.3: Các hướng tiếp cận phát đối tượng [10] 27 Bảng 4.1: Thống kê đối tượng gán nhãn 58 Bảng 4.2: Kết phát nhận dạng phương tiện .64 Bảng 4.3: Kết theo vết đối tượng 64 Bảng 4.4: Kết phát cảnh báo chạy sai đường .65 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 2.1: Các bước hệ thống xử lý ảnh .10 Hình 2.2: Minh họa trực quan tách ngưỡng với ngưỡng 127 13 Hình 2.3: Minh họa cho phương pháp phân ngưỡng khác .14 Hình 2.4: Kết Canny Edge Detection 15 Hình 2.5: Map từ khơng gian ảnh (A) sang không gian Hough (B) 16 Hình 2.6: Hình sin khơng gian Hough 16 Hình 2.7: Biểu diễn không gian Hough 17 Hình 2.8: Biểu diễn đường thẳng không gian Hough 17 Hình 2.9: Kết áp dụng thuật tốn Hough Transform .18 Hình 2.10: Mơ hình R-CNN 19 Hình 2.11: Mơ hình SPP-net .20 Hình 2.12: Mơ hình mạng Fast R-CNN 21 Hình 2.13: Mơ hình mạng Faster R-CNN 21 Hình 2.14: Mơ hình mạng SSD 23 Hình 2.15: Các bounding box dự đoán .24 Hình 2.16: Kiến trúc mạng YOLO v3 25 Hình 2.17: Các trình phát chuyển động 26 Hình 2.18: Phát vùng ảnh .28 Hình 2.19: Quy trình theo vết đối tượng .35 Hình 2.20: Nguyên Lý Hoạt Động IoUTracker .37 Hình 2.21: Sơ đồ phương pháp DEEPSORT 40 Hình 2.22: Sơ đồ phương pháp CenterTrack [26] 38 Hình 3.1: Mơ hình hệ thống nhận dạng đường, phát chuyển động, theo vết phát phương tiện chạy sai 44 Hình 3.2: Minh họa vị trí lắp camera giám sát giao thông .45 Hình 3.3: Minh họa vị trí camera đường 46 Hình 3.4: Kết áp dụng Canny Edge Detection .47