Nghiên cứu xử lý ảnh bằng labview hỗ trợ xe tự hành đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ kỹ thuật ô tô

MỤC LỤC Trang L Á Ó Ơ i Ắ Ề Ụ LỤ ii iii DA Ụ Á DA Ụ Á DA Ụ Á BẢ Ơ 1: Ổ ỮV Ế Ì Ắ V Ý Ệ vi vii Q A xi 1.1 ặt vấn đề 1.2 quan xe tự hành 1.2.1 Xe tự hành 1.2.2 Các thành phần xe tự hành 1.2.3 ác nghiên cứu nước xe tự hành 1.2.4 hững ưu nhược điểm xe tự hành 1.3 ục đích 1.4 hiệm vụ 1.5 ối tượng, phạm vi phương pháp nghiên cứu 1.5.1 ối tượng 1.5.2 hạm vi nghiên cứu 1.5.3 hương pháp nghiên cứu 1.6 iới hạn đề tài 1.7 ế hoạch thực Ơ 2: Ơ Ở LÝ YẾ iii 2.1 iới thiệu Labview 2.2 Ứng dụng phần mềm LabV EW 10 2.3 gơn ngữ lập trình LabV EW 12 2.3.1 ộp thoại khởi động 12 2.3.2 ôi trường làm việc LABV EW 13 2.3.3 ột số khối thường sử dụng LabV EW 14 2.4 hư viện xử lý ảnh LabV EW 17 2.5 hững vấn đề xử lý ảnh 32 2.5.1 iểm ảnh 32 2.5.2 ộ phân giải hình 32 2.5.3 ức xám ảnh 32 2.5.4 ác đặc trưng mức thấp ảnh 33 2.5.5 Các mơ hình màu 33 Ơ 3: Ế Ế LẮ Ặ V OÁ XỬ LÝ Ả 36 3.1 hiết kế, lắp đặt mô hình 36 3.2 hận dạng xử lý ảnh với LabV EW 38 3.2.1 quan hệ thống 38 3.2.2 ác thông số thiết bị liên quan 39 3.2.3 Xử lý ảnh 40 3.2.3.1 Ảnh đầu vào thu nhận từ amera 41 3.2.3.2 ội dung xử lý 41 3.2.3.2.1 èn tín hiệu giao thơng 41 3.2.3.2.2 ọc biển báo giới hạn tốc độ tối đa cho phép 47 3.2.3.2.3 hận dạng đường 60 3.2.4 guyên nhân gây nhiễu cho xử lý ảnh 64 Ơ 4: Ự Ệ V Á Á Ế Q Ả 66 iv 4.1 hực nghiệm 66 4.1.1 iều kiện thực nghiệm 66 4.1.2 ết thực nghiệm 66 4.2 ánh giá 72 4.2.1 hận dạng tín hiệu đèn giao thơng 72 4.2.2 hận dạng biển báo giao thông 74 4.2.3 hận dạng cảnh báo lệch đường 77 Ơ 5: Ế L V Ế Ị 79 5.1 ết đạt 79 5.2 hững vấn đề tồn 79 5.3 ướng phát triển 80 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ROI Region of interest RGB Red-Green-Blue HSV Hue-Saturation-vaule HSL Hue-Saturation-Lightness PNJ Portable Network Graphics CSGT TIFF GPS ảnh sát giao thông Tagged Image File Format Global Positioning System MT1 ôi trường MT2 ôi trường vi DANH MỤC CÁC HÌNH Trang Hình 1.1: Automonous Vehicle Contest ình 1.2: uộc đua số-xe tự hành Hình 1.3: Automonous Driving Challenge (ADC) Hình 1.4: Audi Automonous Driving Cup ình 2.1: iều khiển động D theo thuật toán D 10 ình 2.2: hu thập liệu từ cảm biến đo gió tơ thí nghiệm thuật tốn chuyển đổi cảm biến 10 Hình 2.3: obot nước ( pider) phát triển dựa LabV EW công ty Nexans 11 Hình 2.4: ệ thống giám sát, đo đạc, quản lý liệu 11 ình 2.5: thiết lập chương trình 12 ình 2.6: trường làm việc LabV EW cửa sổ Front anel cửa sổ Block Diagram 12 ình 2.7: cách thiết lặp cho vòng lặp While 13 ình 2.8: Vòng lặp For 14 ình 2.9: ấu trúc ase 14 ình 2.10: cách thể cấu trúc chuỗi 15 Hình 2.11: Hàm While Until Next ms Multiple 15 Hình 2.12: Các hàm tính tốn LabVIEW 15 Hình 2.13: Các hàm so sánh LabVIEW 16 ình 2.14: ịa truy cập vào hàm Vision 17 ình 2.15: hư viện thiết bị camera -IMAQdx 17 ình 2.16: hư viện tiện ích 18 ình 2.17: hư viện quản lý ảnh 20 ình 2.18: đồ chân hàm AQ reate 20 ình 2.19: đồ chân hàm AQ Dispose 21 ình 2.20: đồ chân hàm AQ et mage nfo 21 ình 2.21: đồ chân hàm AQ et mage ize 22 vii ình 2.22: đồ chân hàm AQ opy 22 ình 2.23: thư viện quản lý tập tin 22 ình 2.24: đồ chân hàm AQ eadFile 23 ình 2.25: đồ chân hàm AQ WriteFile 23 ình 2.26: đồ chân truyền AQ etFile nfo 24 ình 2.27: hư viện tiện ích màu 24 ình 2.28: đồ chân hàm AQ Extract olor lanes 24 ình 2.29: đồ chân hàm AQ et olorpixel 25 ình 2.30: thư viện xử lý ảnh 25 ình 2.31: hàm thường dùng xử lý ảnh với LabV EW 27 Hình 2.32: Vision Acquisition 27 ình 2.33: họn nguồn ảnh nhận 27 ình 2.34: họn kiểu ảnh thu vào 28 ình 2.35: Vision Acquisition sử dụng 28 Hình 2.36: iao diện Vision Assistant LabView 29 Hình 2.37: Các mơ hình màu 33 Hình 2.38: ệ tọa độ màu RGB 33 Hình 2.39: Mơ hình màu HSV 34 Hình 3.1 Bản vẽ thiết kế solidwork 35 Hình 3.2 Mơ hình 3D 36 ình 3.3 hình thực tế 36 ình 3.4 Vị trí lắp đặt 37 ình 3.5 guyên lý hệ thống nhận dạng xử lý ảnh 37 Hình 3.6: Quy tắc hoạt động 38 Hình 3.7: Camera Wedcam C525 39 Hình 3.8: Máy tính 39 Hình 3.9: Ảnh thu từ Acquisition 40 Hình 3.10: èn giao thông 40 Hình 3.11: ác trình xử lý ảnh Vision Assistant 41 Hình 3.12: ạo O vùng cần phải nhận dạng mật độ điểm ảnh 42 Hình 3.13: Chuyển kích thước ảnh 500x500 pixel 42 viii Hình 3.14: èn giao thông màu vàng 43 Hình 3.15: hiết lập màu vàng qua olor Location 43 Hình 3.16: hận điểm ảnh màu vàng 800 pixel 44 Hình 3.17: hận biết đèn giao thơng 44 Hình 3.18: Lưu đồ vận hành code tín hiệu giao thơng 45 Hình 3.19: Code nhận biết cảnh báo tín hiệu đèn giao thơng 46 Hình 3.20: iển thị tín hiệu đèn giao thông 46 Hình 3.21: Biển báo cấm 47 Hình 3.22: Biển báo nguy hiểm 48 Hình 3.23: Biển báo hiệu lệnh 48 Hình 3.24: Biển báo dẫn 49 Hình 3.25: ác xử lý Vision Assistant 50 Hình 3.26: ạo màu đỏ ban đầu từ olor Hình 3.27: ạo màu trắng từ olor atching 50 atching 51 Hình 3.28: ách nhận biết biển báo nguy hiểm 51 Hình 3.29: ảnh báo biển báo nguy hiểm 52 Hình 3.30: ách nhận dạng biển báo dẫn 52 ình 3.31: Xuất lệnh biển báo dẫn 53 Hình 3.32: Cách nhận biết biển báo cấm 53 Hình 3.33: Lưu đồ xử lý loại biển báo cấm 54 ình 3.34: Xử lý biển báo cấm 54 ình 3.35: họn vị trí quét khung ảnh có màu đỏ 55 ình 3.36: họn vị trí qt khung ảnh khơng có màu đỏ 55 ình 3.37: huyển ảnh xám ed lane 56 ình 3.38: họn chức O /O V 56 ình 3.39: rain cho máy nhận dạng kí tự số 57 Hình 3.40: Nhận dạng ký tự số (50) biển báo giới hạn tốc độ 57 ình 3.41: ode đọc tốc độ giới hạn tối đa biển báo 58 ình 3.42: iao diện hiển thị 58 ình 3.43: Làn đường thực tế 59 Hình 3.44: ạo màu vàng màu vạch kẻ đường màu vàng 60 ix Hình 3.45: hận dạng có vạch kẻ đường 60 ình 3.46: huyển ảnh màu B 32 bit ảnh xám bit V 61 ình 3.47: ìm vị trí vạch kẻ đường khung ảnh 61 ình 3.48: cảnh báo lệch đường 62 ình 3.49: ết hiển thị nhận dạng đường 62 ình 4.1: hận dạng đèn đỏ 65 ình 4.2: hận dạng đèn vàng 66 ình 4.3: hận dạng đèn xanh 66 ình 4.4: hận dạng biển báo giới hạn tốc độ 67 ình 4.5: hận dạng biển báo nguy hiểm 67 ình 4.6: hận dạng biển báo nơi giao chạy theo vòng xuyến 68 ình 4.7: hận dạng biển báo cấm dừng đỗ xe 68 ình 4.8: i đường 69 ình 4.9: Lệch phải 69 ình 4.10: Lệch trái 70 x DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 4.1: hực nghiệm nhận dạng tín hiệu đèn giao thơng MT1 71 Bảng 4.2: hực nghiệm nhận dạng tín hiệu đèn giao thông MT2 71 Bảng 4.3: hực nghiệm nhận dạng biển báo giao thông MT1 72-73 Bảng 4.4: hực nghiệm nhận dạng biển báo giao thông MT2 73 Bảng 4.5: hực nghiệm nhận dạng cảnh báo lệch đường 75-76 xi CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề hế kỷ XX kỷ công nghệ Xã hội người bước vào kỷ nguyên mới, kỷ nguyên phát triển công nghệ mặt sống, giúp cho người phát triển hoàn thiện lĩnh vực hất lĩnh vực cơng nghệ tơ, địi hỏi phải ln phát triển hồn thiện, xe tương lai khơng an tồn, tiện nghi, sẽ, thân thiện với mơi trường mà cịn trang bị công nghệ trợ giúp lái xe tối ưu hận thấy tiềm phát triển công nghệ tự hành, phủ Việt am “bật đèn xanh” cho doanh nghiệp đầu tư nghiên cứu, góp phần tạo lợi cho nước ta cách mạng công nghiệp lần thứ tư cho thấy “xe tự hành” xe tương lai ó lý mà nhóm chúng em muốn nghiên cứu đề tài 1.2 Tổng quan xe tự hành 1.2.1 Xe tự hành ự hành khả cỗ máy thực nhiệm vụ mà không cần điều lệnh người Vì vậy, “hệ thống tự hành” (autonomous system) cỗ máy, phần cứng phần mềm, mà kích hoạt tự thực số nhiệm vụ tự hoạt động ột cách khái quát, có khả cảm nhận phản ứng với môi trường xung quanh hững hệ thống tự hành không giới hạn phương tiện khơng người điều khiển robot mà cịn tích hợp lên nhiều hệ thống có người điều khiển máy bay, xe hơi… hiều xe trang bị hệ thống hỗ trợ lái tự động một, vài chức tự động hồn toàn ho đến nay, xe tự lái tồn hầu hết dạng thử nghiệm, chúng phổ biến tương lai khơng xa 1.2.2 Các thành phần xe tự hành Về xe tự hành bao gồm thành phần sau:  ệ thống cảm ứng (sensor: adars, laser, , , cameras, vv ): húng Hình 4.2: Nhận dạng đèn vàng 67 Hình 4.3: Nhận dạng đèn xanh  Thực nghiệm biển báo giao thơng Hình 4.4: Nhận dạng biển báo giới hạn tốc độ 68 Hình 4.5: Nhận dạng biển báo nguy hiểm Hình 4.6: Nhận dạng biển báo nơi giao chạy theo vịng xuyến 69 Hình 4.7: Nhận dạng biển báo cấm dừng đỗ xe  Thực nghiệm nhận dạng đường cảnh báo lệch 70 Hình 4.8: Đi đường Hình 4.9: Lệch phải 71 Hình 4.10: Lệch trái 4.2 Đánh giá ể biết thuật tốn chạy có ổn định mong muốn a tiến hành đánh giá kết thực nghiệm mơi trường khác nhau: trường (MT1): ngồi trời ôi trường (MT2): mái che 4.2.1 Nhận dạng tín hiệu đèn giao thơng hực nghiệm qua lần 72 Bảng 4.1: Thực nghiệm nhận dạng tín hiệu đèn môi trường Khoảng cách 50 cm, thời tiết nắng nhẹ, chiều cao đèn tín Đèn đỏ hiệu 33 cm Đèn Đèn vàng xanh Màu thực tế Đỏ Vàng Xanh Màu nhận sau xử lý Đỏ Vàng Xanh lần 922.196 999.627 1000 lần 901.295 999.627 998.549 lần 914.534 999.627 996.735 lần 896.239 999.413 974.24 lần 907.783 999.436 960.453 T T T Thực nghiệm lấy điểm ảnh Kết trả (T or F) Bảng 4.2: Thực nghiệm nhận dạng tín hiệu đèn mơi trường Khoảng cách 50 cm, có ánh sáng đèn hỗ trợ, chiều cao đèn Đèn đỏ tín hiệu 33 cm Đèn Đèn vàng xanh Màu thực tế Đỏ Vàng Xanh Màu nhận sau xử lý Đỏ Vàng Xanh lần 889.003 999.627 832.707 lần 900.988 999.604 921.542 lần 885.47 999.86 875.247 lần 915.043 999.627 892.009 lần 878.917 999.31 887.274 T T T Thực nghiệm lấy điểm ảnh Kết trả (T or F) o sánh tương quan môi trường:  iểm tương đồng: • àu vàng khơng thay đổi mơi trường (sai lệch pixel) • a số kết trả từ bảng  Khác: + Về màu đỏ: • MT1 chênh lệch điểm ảnh 27 pixel, bên MT2 37 pixel  MT1 chênh 73 lệch sau lần thực nghiệm • iểm ảnh trung bình 908.4 pixel 893.9 pixel màu gốc có 1000 pixel, 2, cho thấy so với có kết tốt + Về màu xanh: • hênh lệch điểm ảnh chênh lệch màu • 40 pixel, 89 pixel suy màu độ khơng dao động qua nhiều có điểm ảnh trung bình 986 pixel gốc điểm ảnh trung bình 881.75 pixel, so với màu sắc nhỉnh  Qua cho thấy mơi trường nhận dạng tín hiệu đèn giao thơng uy nhiên phần màu sắc thu nhận tốt hẳn 4.2.2 Nhận dạng biển báo giao thông Bảng 4.3: Thực nghiệm nhận dạng biển báo giao thông MT1 Khoảng cách 50-55cm, Điểm ảnh thời tiết nắng nhẹ, Phân Xuất Đọc kí Màu Màu Màu Màu loại (T cảnh báo tự dạng đỏ trắng xanh vàng or F) (T or F) số lần 406 11 528 T T 50 Biển báo lần 388 629 92 T T 50 giới hạn tốc lần 398 732 24 T T 50 độ 50 Km/h lần 392 10 556 T T 50 lần 367 587 T T 50 Biển báo lần 134 21 518 293 T T x nguy hiểm lần 132 26 535 276 T T x Đường lần 127 19 539 273 T T x người lần 125 29 527 263 T T x cắt ngang lần 132 22 535 279 T T x Biển báo lần 167 679 T T x dẫn, lần 89 631 T T x hướng dẫn lần 211 676 T T x chạy theo lần 219 636 T T x vòng xuyến lần 66 561 F F x chiều cao biển báo 33 cm 74 lần 454 395 T T X Biển báo lần 443 391 T T X cấm dừng lần 472 365 T T X đỗ xe lần 463 395 T T X lần 462 391 T T X Phân Xuất Đọc kí Bảng 4.4: Thực nghiệm nhận dạng biển báo giao thơng MT2 Khoảng cách 50-55cm, Điểm ảnh có ánh sáng đèn hỗ Màu Màu Màu Màu loại (T cảnh báo tự dạng đỏ trắng xanh vàng or F) (T or F) số lần 353 885 46 T T 50 Biển báo lần 352 783 46 T T 50 giới hạn tốc lần 349 772 50 T T 50 độ 50 Km/h lần 347 787 53 T T 50 lần 345 791 51 T T 50 Biển báo lần 207 211 422 T T x nguy hiểm lần 202 230 438 T T x Đường lần 207 209 410 T T x người lần 208 204 417 T T x cắt ngang lần 203 212 412 T T x Biển báo lần 71 709 T T x dẫn, lần 81 690 T T x hướng dẫn lần 81 679 T T x chạy theo lần 88 691 T T x vòng xuyến lần 89 692 T T x lần 432 153 422 13 T T x Biển báo lần 413 166 439 13 T T x cấm dừng lần 404 157 459 10 T T x đỗ xe lần 407 161 458 10 T T x lần 398 164 460 10 T T x trợ, chiều cao biển báo 33 cm ết bảng số liệu cho thấy: 75  ự tương đồng: • au lần thử nghiệm biển báo, điểm ảnh màu đỏ màu vàng mơi trường trả tốt, khơng có sai số q khác biệt • ịn biển báo: hì biển báo dẫn chạy theo vịng xuyến cho thấy số điểm ảnh mơi trường có khác không nhiều, mà chệnh lệch điểm ảnh biển báo xấp xỉ ho nên, biển báo mơi trường nhận xử lý tốt • ết trả phân loại xuất cảnh báo tương đối  Khác biệt • Về màu trắng màu xanh bị nhiễu nhiều, ánh nắng chiếu vào vào biển báo làm cho ảnh thu từ camera bị lẫn lộn màu sắc, nên xử lý gây nên sai lệch hoàn toàn o với kết đưa tốt, cho thấy ảnh hưởng nguồn sáng đến việc xử lý ảnh nói chung riêng màu xanh trắng lớn • việc nhiễu màu trắng xanh dẫn đến kết thu môi trường khác biệt: biển báo giới hạn tốc độ nhận tốt lại bị nhiễu qua nhiều, gây sai lệch • Ở biển báo cấm dừng đỗ xe kết cho lại tốt bị nhiễu nhận điểm ảnh màu trắng biển báo khơng có màu trắng • Biển báo nguy hiểm đường có người cắt ngang nhiều, cịn có màu xanh bị nhiễu khơng có màu xanh  ết luận: • ùy loại biển báo mà môi trường khác gặp nhiễu khác hưng từ kết nhận cho thấy • uy xử lý tốt, bị nhiễu 1 biển báo giới hạn tốc độ có cho kết đúng, xác có sai lệch màu sắc nhiễu nhiều mà chưa xử lý 76 4.2.3 Nhận dạng cảnh báo lệch đường hình khơng di chuyển: nghiệm vị trí đặt: lệch trái, lệch phải đường Bảng 4.5: Thực nghiệm nhận dạng cảnh báo lệch đường Nhận Thời tiết dạng nắng nhẹ, vạch vạch kẻ kẻ đường đường thẳng, nét ( Có liền Hệ Lệch ( thống Trái/ (On/Off) phải) Bề Trung điểm Vạch kẻ Vạch kẻ tức thời 1( pixel) 2(pixel) (pixel) rộng TURN LEFT/ đường RIGHT Cảnh báo (pixel) không) lần lần Giữa đường lần lần lần lần Lệch lần Phải lần Good có On x 615.526 986.774 244.279 742.5 x Lane Keeping Good có On x 613.807 985.75 241.864 743.89 x Lane Keeping Good có On x 613.003 984.797 241.208 743.59 x Lane Keeping Good có On x 612.997 984.792 241.202 743.59 x Lane Keeping Good có On x 612.987 984.778 241.195 743.58 x Lane Keeping có On Phải 486.5 655 318 337 có On Phải 479.873 650 309.745 340.25 có On Phải 488.975 650 327.949 322.05 TURN Warning! LEFT Off Lane TURN Warning! LEFT Off Lane TURN Warning! LEFT Off Lane 77 lần lần lần lần Lệch lần Trái lần lần có On Phải 479.532 650 309.064 340.94 có On Phải 481.617 650 313.233 336.77 có On Trái 773.5 930 617 313 có On Trái 776 935 617 318 có On Trái 773 929 617 312 có On Trái 773.079 929.157 617 312.16 có On Trái 772.5 929 616 313 TURN Warning! LEFT Off Lane TURN Warning! LEFT Off Lane TURN Warning! RIGHT Off Lane TURN Warning! RIGHT Off Lane TURN Warning! RIGHT Off Lane TURN Warning! RIGHT Off Lane TURN Warning! RIGHT Off Lane Qua bảng số liệu cho thấy: • ối với kết mô nhận dạng xuất cảnh báo tốt • hơng có chênh lệch q nhiều qua lần thử, kết trả tương đối mong đợi 78 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết đạt Qua thời gian nghiên cứu thực đồ án, nhóm chúng em xây dựng thuật toán xử lý ảnh Bằng kiến thức học, nghiên cứu hướng dẫn, kiến thức thực tế bên ngồi, nhóm hồn thành nhiệm vụ đề ra: ưa cảnh báo tín hiệu đèn giao thông, xuất cảnh báo biển báo giới hạn tốc độ, nhận dạng cảnh báo lệch đường Qua cố lại kiến thức ngơn ngữ lập LabV EW Bên cạnh đó, có thêm kiến thức ứng dụng LabV EW vào việc thu thập xử lý hình ảnh, nhận dạng hình ảnh thu qua webcam Về nhóm chúng em đạt mục tiêu ban đầu đặt ra: dựa vào phần mềm Labview xây dựng hệ thống xử lý ảnh thu thập từ camera để xử lý ảnh biển báo, tín hiệu đèn giao thơng đường au đó, xuất cảnh báo hỗ trợ xe tự hành Và đóng góp nhỏ vào việc nghiên cứu phát triển xe tự hành tương lai Tuy nhiên, vấn đề để giải chưa đạt ý muốn, nhiều mặt hạn chế so với đề tài 5.2 Những vấn đề tồn Do thời gian thực đề tài, điều kiện thí nghiệm, thử nghiệm có hạn nên đề tài cịn tồn số vấn đề:  hông xây dựng mơ hình hồn chỉnh  hưa ứng dụng xử lý nhiễu phần mềm  hưa đưa tín hiệu để điều khiển mà xuất lệnh cảnh báo  ác vật thể để nhận dạng đặt cố định khung hình, khơng phải nằm bất kì, khơng tách vật thể khỏi môi trường xung quanh  hưa xử lý vạch kẻ đường cong  ề tài dừng lại mức chưa ứng dụng vào thực tiễn tham gia giao thông 79 5.3 Hướng phát triển ề tài chưa áp dụng cho xe tham gia giao thơng thực tế Vì để áp dụng vào thực tế giao thơng cần áp dụng thực tiếp số nội dung sau đây:  ghiên cứu thêm dạng xử lý ảnh thuật toán phần mềm tối ưu iúp cho việc tách vật thể mong muốn khỏi môi trường để xử lý  ghiên cứu kết hợp với né tránh vật cản xe để nhận diện vật cản di chuyển đường ồng thời nâng cấp amera để chất lượng ảnh tốt hoạt động hiệu môi trường phức tạp  ết hợp xử lý nhận dạng với số cảm biến va chạm, để báo va chạm hiển thị tình trạng giao thơng cảnh báo nguy hiểm  âng cao thuật toán hiệu việc xử lý ảnh chương trình, thuật tốn có độ phức tạp cao nhằm giúp xe có khả xử lý xác tình phức tạp gần với điều kiện hoạt động thực tế 80 Tài liệu tham khảo [1] guyễn Bá ải, Lê ĩ ồn “Lập trình 3D LabV EW”, Hocdelam Group, 2011 [2] guyễn Quang oan, Xử lý ảnh, ọc Viện ơng ghệ Bưu hính Viễn Thông, 2006 [3] JAE L , guyễn Văn gọ, Giáo trình xử lý ảnh, ại học Quốc ia ội, 2001 [4] https://www.youtube.com/watch?v=aJCxJLuAhTs [5] http://www.ni.com/pdf/manuals/371007a.pdf [6] https://forums.ni.com/t5/FIRST-Robotics-Competition/FRC-2016-Image-ProcessingTutorial/ta-p/3520933?profile.language=en [7]https://physics.bgu.ac.il/~bogomole/Books/Labview/Image%20Acquisition%20and%2 0Processing%20with%20LabVIEW~tqw~_darksiderg/Image%20Acquisition%20and%2 0Processing%20with%20LabVIEW~tqw~_darksiderg.pdf [8] hocdelam.org ... sắc, đọc kí tự, đường thẳng biển báo, tín hiệu đèn giao thông vạch kẻ đường 1.5.3 Phương pháp nghiên cứu ể hoàn thành mục tiêu đề tài ? ?Nghiên cứu xử lý ảnh LabVIEW - hỗ trợ xe tự hành? ?? sử dụng... GetImageSize - AQ opy hỗ trợ người sử dụng muốn xử lý ảnh gốc, sau xử lý cần đem so sánh với ảnh lúc ban đầu hối AQ opy tạo ảnh nhân bản, việc xử lý không ảnh hưởng đến ảnh gốc lúc đầu Hình 2.22: Sơ đồ. .. đèn giao thơng đường Sau đó, xuất cảnh báo hỗ trợ xe tự hành 1.4 Nhiệm vụ - ìm hiểu xử lý ảnh phần mềm LabV EW - hận biết cảnh báo có tín hiệu đèn giao thông - hân loại biển báo đọc tốc độ tối