Đang tải... (xem toàn văn)
Untitled lOMoARcPSD|22887406 h TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ********* BÀI TIẾU LUẬN MÔN HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY TRONG NHẬN DIỆN BI[.]
lOMoARcPSD|22887406 h TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ********* BÀI TIẾU LUẬN MƠN HỌC: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY TRONG NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THƠNG NHĨM SINH VIÊN: HỒNG THẾ QUYỀN TÀO HẢI HƯNG BÙI MINH SƠN HÀ ANH TRÚC ĐẶNG TRẦN KHÁNH LỚP: NHĨM 12 - 71DCTT21 GIẢNG VIÊN: ĐỒN THỊ THANH HẰNG Hà Nội - 2023 h MỤC LỤC MỤC LỤC .2 MỞ ĐẦU Mục địch nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu .4 Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1.1 Tổng quan xử lý ảnh 1.1.1 Các trình xử lý ảnh 1.1.2.Ảnh biểu diễn ảnh 1.1.3.Phạm vi ứng dụng xử lý ảnh 1.2 Học máy – Machine Learning .6 1.2.1 Tổng quan học máy 1.2.2 Các phương pháp học máy 1.3.Các phương pháp nhận dạng đối tượng CHƯƠNG 2.1 Mơ tả tốn 2.2 Mô hình tổng quát 2.3 Phương pháp đề xuất .9 2.3.1 Mơ hình phát biển báo giao thơng 2.3.2 Mô tả thuật toán nhận diện biển báo .10 2.3.3 Principal component Analyst (PCA) 11 2.3.4 Khoảng cách Mahalanobis 11 CHƯƠNG 12 3.1 Tổ chức liệu .12 3.2 Thu thập liệu 12 h MỞ ĐẦU Việt nam đất nước có hệ thống trị ổn định bậc khu vực giới, tình trạng khủng bố khơng có Thế tình trạng thiệt mạng tai nạn giao thơng lại cao, năm 2017, tồn quốc xảy 20.280 vụ tai nạn giao thông, làm chết 8.279 người, bị thương 17.040 người, thiệt hại kinh tế ước tính đến tỷ USD So với năm trước, số vụ tai nạn giao thông năm giảm 7% (Số vụ tai nạn giao thơng từ nghiêm trọng trở lên giảm 5,6%; số vụ va chạm giao thông giảm 8,3%); số người chết giảm 4,7%; số người bị thương giảm 9,6% số người bị thương nhẹ giảm 12,6% Nhìn vào số thống kê, bình quân ngày năm 2017, địa bàn nước xảy 55 vụ tai nạn giao thông, gồm 27 vụ tai nạn giao thơng từ nghiêm trọng trở lên 28 vụ va chạm giao thông, làm 23 người chết, 47 người bị thương Qua thống kê lượng người chết thiệt hại kinh tế, ta thấy mát lớn nhiều người nạn nhân trực tiếp hệ lụy, ảnh hưởng tai nạn giao thơng Từ tình hình thực tế giao thơng Việt Nam, có nhiều ngun nhân gây vụ tai nạn giao thông đường bộ, phần lớn tài xế không làm chủ tốc độ, thiếu quan sát không kịp nhận loại biển báo tín hiệu giao thơng Những mối nguy hiểm cảnh báo trước hệ thống biển báo giao thông tai nạn thường xun xảy ra, gây khơng thiệt hại tính mạng, tài sản người tham gia giao thông đặc biệt để lại hậu nặng nề cho gia đình, xã hội Cơng nghệ thơng tin ngày phát triển sôi động nhiều lĩnh vực tồn giới có Việt Nam, hầu hết hoạt động hàng ngày liên quan đến công nghệ thông tin Trong thực tế ngày nay, ứng dụng công nghệ thông tin đưa vào lĩnh vực kinh tế, trị, xã hội, quân sự…, hội phát triển đồng thời thách thức to lớn việc phát triển xã hội nói chung Cho đến nay, vấn đề nhiều nghiên cứu h h giới quan tâm Nhưng nghiên cứu chưa thực hiệu giao thơng đường Việt Nam Trong đó, tình hình nghiên cứu biển báo giao thơng Việt Nam nhiều hạn chế chưa đầy đủ Mục địch nghiên cứu Trong tiểu luận này, nghiên cứu tìm hiểu phương pháp nhận dạng, áp dụng vào nhận diện biển báo giao thơng, xây dựng chương trình, cài đặt thực nghiệm chương trình phát nhận dạng biển báo giao thơng đường từ hình ảnh tĩnh video thu về, sau hiển thị thơng tin cảnh báo dạng hình ảnh âm Đối tượng phạm vi nghiên cứu Hệ thống biển báo giao thông đường Việt Nam bao gồm: - Hệ thống biển báo nguy hiểm - Hệ thống biển báo dẫn - Hệ thống biển báo cấm - Hệ thống biển báo hiệu lệnh Phương pháp nghiên cứu Phương pháp lý thuyết *Nghiên cứu lý thuyết học máy - Học có giám sát - Học khơng giám sát - Học tăng cường *Nghiên kỹ thuật xử lý ảnh - Tiền xử lý h - Thuật toán Viola – Jone Phương pháp thực nghiệm h Xây dựng liệu: bước này, tiến hành thu thập liệu cách quay phim, chụp ảnh hệ thống biển báo giao thơng thực tế Tìm hiểu phương pháp phát biển báo giao thơng dựa trích chọn đặc trưng Haar-like kết hợp với tăng tốc Adaboost Tìm hiểu phương pháp nhận dạng biển báo giao thơng đường bộ: Luận văn có sử dụng phương pháp phân tích thành phần Principal Components Analysis (PCA) để nhận dạng biển báo giao thơng Xây dựng mơ hình nhận dạng sử dụng thuật tốn Cài đặt chương trình thử nghiệm Đánh giá tỉ lệ nhận dạng h h CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Chương trình bày lý thuyết xử lý ảnh, tổng quát phương pháp phổ biến trình phát nhận dạng đối tượng, học máy 1.1 Tổng quan xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận 1.1.1 Các trình xử lý ảnh Thu nhận ảnh Tiềền xử lý Phân đoạn ảnh Tách đặc tinh Nhận dạng giải thích Hình 1.2 Các giai đoạn xử lý ảnh 1.1.2.Ảnh biểu diễn ảnh 1.1.3.Phạm vi ứng dụng xử lý ảnh 1.2 Học máy – Machine Learning 1.2.1 Tổng quan học máy Học máy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc phát triển kĩ thuật cho phép máy tính “học” Cụ thể hơn, học máy phương pháp để tạo chương trình máy tính việc phân tích tập liệu 1.2.2 Các phương pháp học máy h h *KẾT LUẬN CHƯƠNG Nội dung chương trình bày nêu vấn đề tương đối chi tiết lý thuyết Xử lý ảnh, Học máy nêu ưu điểm nhược điểm cụ thể phương pháp nhận dạng đối tượng nghiên cứu trước áp dụng được, để thực nghiên cứu đề tài h 10 h CHƯƠNG MƠ HÌNH ĐÊỀ XUẤẤT TRONG PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THƠNG Chương trình bày ý tưởng đề tài phương pháp để xây dựng chương trình Trong phương pháp phát đối tượng, chọn sử dụng thuật tốn Viola-Jone thuật tốn đơn giản, hiệu 2.1 Mơ tả tốn Bài tốn mơ tả qua việc xây dựng mơ hình (Learning), phát (detecting), nhận dạng (Recognize) sau: + Xây dựng mơ hình: Cho tập liệu biển báo giao thơng (có thể hình ảnh tĩnh video) nhãn tương ứng với liệu Xây dựng mơ hình nhận dạng (Các luật mơ hình xác suất) cho việc nhận dạng nhãn mẫu biển báo xác + Phát hiện: Dữ liệu đầu vào hình ảnh có chứa hình ảnh biển báo giao thông Qua liệu học, hệ thống phát vùng ảnh chứa biển báo giao thông + Nhận dạng: Dữ liệu đầu vào mẫu biển báo phát Thơng qua mơ hình xây dựng, hệ thống trả nhãn biển báo Trong q trình nhận dạng, hệ thống gặp số khó khăn việc nhận dạng nhầm lẫn Ví dụ: Khi góc nhìn máy quay khác dẫn đến hình ảnh khác biển báo bị che lấp phần kết nhận dạng sai lệch Vì vậy, ngồi việc xây dựng mơ hình nhận dạng tiền xử lý trích chọn đặc tính giai đoạn quan trọng h