Nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông dựa vào dữ liệu từ cộng đồng và phân tích dữ liệu lớn

ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CHƯƠNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP THÀNH PHỐ BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO ÙN TẮC GIAO THÔNG DỰA VÀO DỮ LIỆU TỪ CỘNG ĐỒNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN Cơ quan chủ trì nhiệm vụ: Trường Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Chủ nhiệm nhiệm vụ: PGS TS Trần Minh Quang Thành phố Hồ Chí Minh - 2020 ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH SỞ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CHƯƠNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP THÀNH PHỐ BÁO CÁO TỔNG HỢP KẾT QUẢ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO ÙN TẮC GIAO THÔNG DỰA VÀO DỮ LIỆU TỪ CỘNG ĐỒNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN Chủ nhiệm nhiệm vụ PGS TS Trần Minh Quang Cơ quan chủ trì nhiệm vụ Thành phố Hồ Chí Minh - 2020 CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp HCM, ngày tháng năm 2020 BÁO CÁO THỐNG KÊ KẾT QUẢ THỰC HIỆN NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU KH&CN I THÔNG TIN CHUNG Tên nhiệm vụ: Nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông dựa vào liệu từ cộng đồng phân tích liệu lớn Thuộc: chương trình/lĩnh vực: Kỹ thuật cơng nghệ Chủ nhiệm nhiệm vụ: Họ tên: PGS TS Trần Minh Quang Ngày, tháng, năm sinh: 15/04/1978 Nam/ Nữ: Nam Học hàm, học vị: Tiến sĩ Chức danh khoa học: Chức vụ: Giảng viên Điện thoại: Tổ chức: 08.38636856 Mobile: 0969852729 E-mail: quangtran@hcmut.edu.vn Tên tổ chức công tác: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM Địa tổ chức: Số 268 Lý Thường Kiệt, Phường 14, Quận 10, TP.HCM Địa nhà riêng: 19/2S đường số 20, KP1, Bình Hưng Hịa A, Bình Tân, TP HCM Tổ chức chủ trì nhiệm vụ: Tên tổ chức chủ trì nhiệm vụ: Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM Điện thoại: 028.3863-6856 Fax: 028.3863-6984 Website: http://www.hcmut.edu.vn Địa chỉ: Số 268 Lý Thường Kiệt, Phường 14, Quận 10, TP.HCM Họ tên thủ trưởng tổ chức: PGS TS Mai Thanh Phong Số tài khoản: 3713.0.1056923.00000 Kho bạc: Kho bạc Nhà nước Tp HCM Tên quan chủ quản đề tài: Sở Khoa học Cơng nghệ TP HCM II TÌNH HÌNH THỰC HIỆN Thời gian thực nhiệm vụ: - Theo Hợp đồng ký kết: Từ tháng 12 năm 2018 đến tháng 12 năm 2020 - Thực tế thực hiện: Từ tháng 12 năm 2018 đến tháng 12 năm 2020 Kinh phí sử dụng kinh phí: a) Tổng số kinh phí thực hiện: 1705 triệu đồng, đó: + Kính phí hỗ trợ từ ngân sách khoa học: 1705 triệu đồng + Kinh phí từ nguồn khác: đ b) Tình hình cấp sử dụng kinh phí từ nguồn ngân sách khoa học: Số TT Thực tế đạt Theo kế hoạch Ghi (Số đề nghị toán) (Tr.đ) Thời gian (Tháng, năm) Kinh phí (Tr.đ) Thời gian (Tháng, năm) Kinh phí (Tr.đ) 12/2018 852 10/2019 852 852 10/2019 682 09/2020 682 682 c) Kết sử dụng kinh phí theo khoản chi: Đơn vị tính: Triệu đồng Số TT Nội dung khoản chi Thực tế đạt Theo kế hoạch Tổng (Tr.đ) NSKH Nguồn khác Tổng (Tr.đ) NSKH Trả công lao 1.495,445 1.495,445 động 1.495,445 1.495,445 Nguyên, liệu, lượng Thiết bị, máy móc Xây dựng, sửa chữa nhỏ Chi khác (Phí quản lý) 38,555 38,555 38,555 38,555 Tổng cộng 1534 1534 1534 1534 vật - Lý thay đổi (nếu có): Nguồn khác Các văn hành trình thực đề tài/dự án: (Liệt kê định, văn quan quản lý từ công đoạn xét duyệt, phê duyệt kinh phí, hợp đồng, điều chỉnh (thời gian, nội dung, kinh phí thực có); văn tổ chức chủ trì nhiệm vụ (đơn, kiến nghị điều chỉnh có) Số TT Số, thời gian ban hành văn Tên văn Số 1406/QĐ-SKHCN ngày 21/12/2018 Quyết định v/v phê duyệt nhiệm vụ nghiên cứu KH CN Số 34/2018/HĐ-KHCN ngày 24/12/2018 Hợp đồng thực nhiệm vụ nghiên cứu KH CN Số 167/HĐ-ĐHBK-KHCN&DA ngày 28/12/2018 Hợp đồng giao nhiệm vụ Số 01/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 22/02/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn Số 02/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 22/02/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn Số 03/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 22/02/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn Số 04/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 22/02/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn Số 05/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 22/02/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn Số 06/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 02/10/2019 Hợp đồng th khốn chun mơn 10 Số 07/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 02/10/2019 Hợp đồng thuê khoán chuyên mơn 11 Số 08/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 02/10/2019 Hợp đồng th khốn chuyên môn 12 Số 09/HĐTKCM-34/2018/HĐQKHCN, ngày 02/10/2019 Hợp đồng thuê khốn chun mơn 13 Số 10/HĐTKCM-34/2018/HĐ- Hợp đồng th khốn chuyên môn Ghi QKHCN, ngày 02/07/2020 Tổ chức phối hợp thực nhiệm vụ: - Lý thay đổi (nếu có): Cá nhân tham gia thực nhiệm vụ: (Người tham gia thực đề tài thuộc tổ chức chủ trì quan phối hợp, không 10 người kể chủ nhiệm) Số TT Tên cá nhân đăng ký theo Thuyết minh Tên cá nhân tham gia thực Nội dung tham gia Sản phẩm chủ yếu đạt PGS TS Trần Minh Quang PGS TS Trần Minh Quang - Phân tích thiết kế kiến trúc tổng thể hệ thống - Đề xuất phương pháp, giải thuật - Kiến trúc hệ thống - Giải pháp cho nội dung nghiên cứu TS Lê Lam Sơn TS Lê Lam Sơn Cơ chế kiểm tra tính Cơ chế kiểm hợp lệ liệu thu tra tính hợp lệ thập từ cộng đồng liệu PGS TS Trần Văn Hoài PGS TS Trần Văn Hoài Cơ chế kiểm tra tính Cơ chế kiểm hợp lệ liệu thu tra tính hợp lệ thập từ cộng đồng liệu TS Nguyễn Xuân Long TS Nguyễn Xuân Long Cơ chế kiểm tra tính Cơ chế kiểm hợp lệ liệu thu tra tính hợp lệ thập từ cộng đồng liệu PGS TS Phạm Trần Vũ PGS TS Phạm Trần Vũ Mô hình phân tích khai phá liệu nhằm dự đốn tình trạng giao thơng Các mơ hình phân tích liệu phù hợp TS Nguyễn Quang Hùng TS Nguyễn Quang Hùng Mơ hình phân tích khai phá liệu nhằm dự đốn tình trạng giao thơng Các mơ hình phân tích liệu phù hợp ThS Phạm Nguyễn ThS Phạm Nguyễn Mơ hình phân tích khai phá liệu Các mơ hình phân tích Ghi chú* nhằm dự đốn tình trạng giao thơng Hoàng Nam Hoàng Nam ThS Nguyễn Ngọc Nam ThS Nguyễn Phân tích yếu tố Ngọc Nam ảnh hưởng đến ý định chia sẻ liệu giao thông cộng đồng Bảng phân tích yếu tố ảnh hưởng đến ý định chia sẻ liệu giao thông người dùng ThS Nguyễn Thanh Tùng ThS Nguyễn Xây dựng hệ thống Thanh Tùng thu thập tổ chức liệu server Hệ thống mô đun phần mềm sở liệu server 10 KS Phạm Đỗ KS Phạm Đỗ Xây dựng hệ thống thu thập tổ chức Đức Giang Đức Giang liệu server Hệ thống mô đun phần mềm cở liệu server 11 KS Đặng Minh Hồng Hệ thống mơ đun phần mềm cở liệu server KS Đặng Minh Hoàng Xây dựng hệ thống thu thập tổ chức liệu server liệu phù hợp Tình hình hợp tác quốc tế: Số TT Theo kế hoạch Thực tế đạt (Nội dung, thời gian, kinh phí, (Nội dung, thời gian, kinh phí, địa điểm, tên tổ chức hợp tác, số địa điểm, tên tổ chức hợp tác, số đoàn, số lượng người tham gia ) đoàn, số lượng người tham gia ) Ghi chú* - Lý thay đổi (nếu có): Tình hình tổ chức hội thảo, hội nghị: Số TT Theo kế hoạch (Nội dung, thời gian, kinh phí, địa điểm ) Thực tế đạt (Nội dung, thời gian, kinh phí, địa điểm ) Ghi chú* - Lý thay đổi (nếu có): Tóm tắt nội dung, công việc chủ yếu: (Nêu mục 15 thuyết minh, không bao gồm: Hội thảo khoa học, điều tra khảo sát nước nước ngoài) Số TT Các nội dung, công việc chủ yếu (Các mốc đánh giá chủ yếu) Thời gian Theo kế hoạch Thực tế Người, quan thực Nội dung 1: Nghiên cứu chế kiểm tra tính hợp 12/2018 lệ liệu chia sẻ từ cộng đồng a) Khảo sát phương pháp đánh giá tính hợp 03/2019 lệ liệu có b) Đề xuất phương pháp đánh giá tính hợp lệ liệu dựa vào điểm đánh giá cộng đồng c) Phát triển giải thuật dựa vào phương pháp đề xuất d) Đánh giá phương pháp đề xuất Đạt Đội ngũ nghiên cứu Nội dung 2: Đề xuất mơ hình phân tích 03/2019 khai phá liệu lớn nhằm dự đốn tình trạng giao thơng nơi thiếu liệu thời 10/2019 a) Phân tích ảnh hưởng việc thiếu liệu đánh giá tình trạng giao thơng b) Khảo sát phương pháp dự đốn dựa vào kỹ thuật khai phá liệu học máy c) Đề xuất phương pháp dự đốn tình trạng giao thông dựa vào khai phá liệu q khứ d) Phân tích phương pháp dự đốn dựa vào hồi quy e) Phân tích phương pháp dự đốn dựa vào gom cụm liệu f) Phân tích phương pháp dự đốn dựa vào phân tích luật kết hợp g) Phân tích phương pháp dự đốn dựa vào mạng nơ ron nhân tạo Đạt nt Nội dung 3: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến 02/2019 Đạt nt ý định chia sẻ liệu giao thông cộng đồng 04/2020 a) Khảo sát kỹ thuật phân tích yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ chia sẻ liệu từ cộng đồng b) Đề xuất mơ hình khảo sát (thơng qua khảo sát định tính) c) Nghiên cứu kỹ thuật khuyến khích cộng đồng chia sẻ liệu dựa vào mơ hình game d) Thu thập liệu thông qua lấy ý kiến người dùng người có liên quan e) Phân tích sơ bộ, loại bỏ nhiễu liệu thu thập để kiểm định mơ hình bước sau f) Kiểm định thang đo (ví dụ phân tích nhân tố khám phá EFA) kiểm định mơ hình Nội dung 4: Xây dựng hệ thống thu thập tổ 02/2019 chức liệu server 06/2019 a) Phân tích chức hệ thống b)Thiết kế CSDL c) Hiện thực cài đặt CSDL d) Hiện thực chức hệ thống e) Thử nghiệm đánh giá hệ thống Đạt nt Nội dung 5: Xây dựng giải thuật xử lý 07/2019 phân tích liệu server 02/2020 Đạt nt Nội dung 6: Xây dựng ứng dụng điện thoại 02/2019 di động (mobile app) 03/2020 Đạt nt Nội dung 7: Xây dựng ứng dụng tảng 06/2019 web để hiển thị thông tin giao thông cho cộng đồng 05/2020 Đạt nt Nội dung 8: Phân tích ứng dụng gia tăng 03/2020 cho hệ thống giao thông thông minh 06/2020 Đạt nt Nội dung 9: Thử nghiệm đánh giá hệ thống Đạt nt 07/2020 - 09/2020 10 Nội dung 10: Viết báo cáo tổng kết đề tài 10/2020 11/2020 Đạt nt III SẢN PHẨM KH&CN CỦA NHIỆM VỤ Sản phẩm KH&CN tạo ra: a) Sản phẩm Dạng I: Số TT Đơn vị đo Tên sản phẩm tiêu chất lượng chủ yếu Số lượng Theo kế hoạch Thực tế đạt - Lý thay đổi (nếu có): b) Sản phẩm Dạng II: Số TT Tên sản phẩm Yêu cầu khoa học cần đạt Theo kế hoạch Phần mềm thiết bị di động thông minh hỗ trợ thu thập liệu dựa vào cộng đồng, hiển thị tình trạng cảnh báo giao thơng Ứng dụng web thu thập, tổ chức Ghi Thực tế đạt 01 ứng dụng di Đạt yêu động hệ điều hành cầu theo Android có kết nối mô tả thuyết Internet (3G/4G) minh hệ thống định vị GPS Phần mềm có chức mơ tả thuyết minh (trang 24) F 01 ứng dụng web thu thập, tổ chức Đạt yêu cầu theo Đạt - Đã upload lên CH Play (Google) thử nghiệm thực tế - Ứng dụng chạy ổn định, giao diện hợp lý, đáp ứng yêu cầu thiết kế - Phần mềm tiếp tục cập nhật phát triển để triển khai vào thực tế Đạt - Cơ sở liệu Mongo Ứng dụng phát triển Android thay iOS tỷ lệ người dùng di động hệ điều hành Android Việt Nam chiếm ưu (chiếm 60%) so với người dùng dùng iOS Tham khảo tại: https://congly.vn/android-chiem-uu-the-hon-ios-voi-gan-70-thi-phan-tai-viet-nam170234.html lượng liệu tình trạng giao thơng lớn cập nhật đồng thời khu vực ước tính rơi vào khoảng 600-700 đoạn đường (đối với độ zoom 16) Khi đó, thời gian trung bình để thực yêu cầu 2232ms (2,2s) Đây độ zoom mặc định mở đồ Vì vậy, nhóm tiến hành giới hạn số lượng đoạn đường hiển thị yêu cầu 700 Thời gian đáp ứng vượt xa với mong đợi thời gian đáp ứng chức từ ứng dụng di động 5s mô tả trang 25 thuyết minh đề tài Mặc dù vậy, giai đoạn tới, nhóm nghiên cứu tiến hành số biện pháp cải thiện thời gian đáp ứng để nâng cao trải nghiệm người dùng Bảng 10.5: Thống kê thời gian phản hồi trung bình (50 request) số tính Sự kiện Khởi động ứng dụng Đăng nhập lưu thông tin Hiển thị đồ lần đầu Hiển thị tình trạng giao thơng 100 đoạn đường Hiển thị tình trạng giao thơng 500 đoạn đường Hiển thị tình trạng giao thơng 1.000 đoạn đường Gửi báo cáo tình trạng giao thơng Tìm kiếm địa điểm Tìm đường với khoảng cách 2km (qua 2-4 giao lộ) Tìm đường với khoảng cách 4km (qua 3-6 giao lộ) Tìm đường với khoảng cách 8km (qua 5-10 giao lộ) Thời gian phản hồi (ms) 930 1669 1159 932 2026 3292 762 1205 880 982 1629 • Về khả chống chịu lỗi: Nhóm sử dụng công cụ MonkeyRunner [77] để giả lập 50.000 thao tác nhấp chuột liên tục lên ứng dụng thời gian phút (mô 50.000 yêu cầu đồng thời người dùng) để kiểm tra khả phản hồi ứng dụng Kết cho thấy, khả phản hồi ứng dụng tốt đáp ứng lúc nhiều yêu cầu khác mà khơng xảy tình trạng treo ứng dụng • Về lượng RAM tiêu thụ: Khi ứng dụng hoạt động liên tục, nhớ RAM tiêu thụ dừng mức 200Mb chạy nền, mức tiêu thụ nhớ RAM rơi vào khoảng 100Mb So sánh với lượng RAM tiêu thụ trung bình ứng dụng hình 10.3 lượng RAM tiêu thụ ứng dụng mức tốt (top ứng dụng tiết kiệm nhớ tốt) 193 Hình 10.3 Biểu đồ lượng ram tiêu thụ số ứng dụng phổ biến (nguồn: Android Authority) Hình 10.3 cho thấy lượng RAM tiêu thụ ứng dụng chuẩn rơi vào khoảng 130MB đến 400MB RAM (như Google Play, YouTube, WhatsApp) So sánh hiệu suất chức ứng dụng di động với ứng dụng khác Hiện nước giới có nhiều ứng dụng tượng tự, trước mắt kể đến như: Google Map [78], Waze [79], ứng dụng Sở Giao thông vận tải [9], So sánh với ứng dụng mà nhóm nghiên cứu phát triển, có số điểm khác biệt, ví dụ như: 194 • Về hiệu suất: Nhóm sử dụng Samsung A7 (cấu hình tương tự mô tả phần đầu mục 10.2.2) để tiến hành so sánh hiệu suất trung bình tính tương đồng ứng dụng khác, nhóm thu kết bảng 10.6 Kết so sánh cho thấy thời gian đáp ứng yêu cầu ứng dụng đề xuất tương đương so với thời gian đáp ứng ứng dụng Waze thấp thời gian đáp ứng Google map Tuy nhiên, Waze Google map hai ứng dụng thương mại hóa, với đầu tư cao hạ tầng tính tốn, ứng dụng đề xuất thực hệ thống server tảng đám mây với cấu hình thấp (như mơ tả bảng 10.3) nhằm tiết kiệm chi phí Mặc dù vậy, thời gian đáp ứng vượt xa với mong đợi thời gian đáp ứng chức từ ứng dụng di động 5s mô tả trang 25 thuyết minh đề tài Bảng 10.6: Bảng so sánh hiệu suất trung bình (50 request) ứng dụng Thời gian phản hồi (ms) Ứng dụng đề xuất Google map Waze Ứng dụng Sở GTVT Thời gian hiển thị đồ lần đầu 1151 1382 745 818 Tìm kiếm địa điểm 1205 1189 2123 860 Tìm đường với khoảng cách 2km (qua 2-4 giao lộ) 880 694 880 Time out Tìm đường với khoảng cách 4km (qua 3-6 giao lộ) 982 735 1033 Time out Tìm đường với khoảng cách 8km (qua 5-10 giao lộ) 1629 756 1541 Time out Sự kiện (yêu cầu) Chú ý: Việc so sánh mang tính tương đối, số lượng u cầu truy xuất liệu lên hệ thống ứng dụng khơng giống Ngun nhân nhóm chưa thể giả lập để lượng yêu cầu lên hệ thống lúc tính ứng dụng ngang để tiến hành so sánh • Về chức năng: – So với Google Map, ứng dụng đề xuất nhóm nghiên cứu phát triển thêm tính cảnh báo, giúp người dùng dễ dàng lựa chọn tuyến đường di chuyển, đồng thời nhận cảnh báo có ùn tắc tuyến đường di chuyển Tuy nhiên, ứng dụng đề xuất chưa phổ biến rộng rãi cộng đồng, nguồn liệu hệ thống cịn hạn chế Vấn đề thu hút người dùng nghiên cứu chương 195 (liên quan đến mơ hình kinh doanh giá trị gia tăng hệ thống) cân nhắc triển khai giai đoạn – So với Waze, tính tìm đường, ứng dụng Waze hỗ trợ tìm kiếm từ vị trí đến vị trí khác Về tính báo cáo, ứng dụng Waze hỗ trợ người dùng báo cáo di chuyển đường Ngược lại, ứng dụng đề xuất lại có tùy chọn cảnh báo (cảnh báo công an, cảnh báo ngập lụt, ) Các cảnh báo xem ứng dụng gia tăng hệ thống đề xuất cân nhắc mở rộng giai đoạn – Với ứng dụng Sở Giao thơng vận tải, người dùng xem trực tiếp tình trạng giao thơng ngã 3, ngã thông qua camera Tuy nhiên, với ứng dụng đề xuất nhóm nghiên cứu, nguồn liệu chủ yếu đến từ cộng đồng, điều giúp tiết kiệm đáng kể chi phí mở rộng Nhìn chung, thơng qua việc đánh giá so sánh với ứng dụng tiêu biểu nêu trên, nhận thấy điểm mạnh ứng dụng đề xuất hiệu suất, thời gian đáp ứng, chức tập trung vào cảnh báo tình trạng giao thơng, nhận định tìm cải thiện hạn chế tồn đọng hội triển khai ứng dụng gia tăng hệ thống 10.2.3 Ứng dụng web So với phiên thực năm 2019 (báo cáo định kỳ năm 1), ứng dụng web có bước cải tiến rõ rệt, đáp ứng yêu cầu đề đề tài • Giao diện: So với giao diện phiên trước (hình 10.4), nút tương tác với đồ đặt nhiều góc hình, cách xa khơng qn, trang web có giao diện trực quang với bố cục phần rõ ràng, tính tương tác với đồ dễ sử dụng 196 Hình 10.4: Giao diện thông tin giao thông đồ phiên 2019 • Tính tìm kiếm: Ở phiên 2019, việc tìm kiếm địa điểm đồ gây số khó khăn cho người dùng, khơng tập trung khu vực định dẫn đến kết trả khơng xác Như hình 10.5, với giá trị text nhập vào "Đại học bách khoa" kết trả lại thiếu xác với kỳ vọng trả địa điểm tận bên Bồ Đào Nha Hình 10.5: Giao diện tìm địa điểm đồ phiên 2019 Các nhược điểm khắc phục Cụ thể, nhóm nghiên cứu sử dụng tính tìm kiếm here map, cách gửi lên tọa độ thiết bị (hoặc tọa độ trường Đại học Bách Khoa TP HCM người dùng không bật định vị) thực lệnh tìm kiếm, kết trả tập trung vào khu vực người dùng xác Chú ý: Các tính kiểm chứng website ứng dụng: https://bktraffic.com/utraffic/ 197 • Tính hiển thị tình trạng giao thơng: Hiện trang web sử dụng phương pháp bất đồng để vẽ đoạn thẳng (polyline) lên đồ so với vẽ đồng trước kia, điều giúp việc xử lý, hiển thị số lượng lớn liệu trả trở nên giúp hệ thống tăng thời gian đáp ứng Mặt khác, có nhiều request gửi lên server yêu cầu lấy liệu tình trạng giao thông đồng thời, website loại bỏ request gửi trước giữ lại request cuối cùng, nhằm giúp giảm tải cho server liệu hiển thị qn • Tính tìm kiếm đường đi: Với phiên trước, thời điểm website hiển thị tính hiển thị tình trạng tìm kiếm đường Hiện nhằm cung cấp nhiều thông tin cho người dùng, website hiển thị tính tìm kiếm đường tình trạng giao thơng lúc Bên cạnh đó, việc hiển thị dãi màu tìm kiếm đường giúp người dùng biết tình trạng giao thơng chi tiết đoạn đường lộ trình mà qua • Gửi cảnh báo tình trạng giao thơng: Trước kia, gửi cảnh báo tình trạng giao thơng địa điểm, website không kiểm tra xem tọa độ gửi có nằm đoạn đường hay khơng, dẫn đến có sai lệch liệu, làm cho việc hiển thị thơng tin giao thơng khơng xác Nhằm khắc phục nhược điểm này, tại, người dùng chọn địa điểm báo cáo tình trạng giao thông đồ, website tự động đưa vị trí cảnh báo tọa độ nằm đường gần so với điểm • Xác định vị trí thiết bị đồ: Leaflet thư viện mạnh mẽ với tính gần đầy đủ cho ứng dụng đồ, nhiên, việc sử dụng API lấy tọa độ Leaflet lại có nhược điểm, tọa độ thiết bị không xác định tồn đồ khơng load lên Do đó, để ứng dụng khơng bị phụ thuộc vào API tìm tọa độ Leaflet, nhóm phát triển tính xác định vị trí dựa vào API getCurrentLocation trình duyệt, giúp cho ứng dụng load đồ tốt kể không xác định tọa độ thiết bị 10.3 Kết luận Chương trình bày chi tiết tích hợp chức hệ thống để trở thành hệ thống hoàn chỉnh Chi tiết trình kiểm tra, đánh giá chức hệ thống trình bày Kết đánh giá cho thấy hệ thống đề xuất đáp ứng tốt yêu cầu đặt thiết kế sẵn sàng cho việc triển khai thử nghiệm thực tế 198 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC Trong báo cáo tổng hợp này, kết đạt khớp có phần vượt trội so với kết đăng ký thuyết minh đề tài xét duyệt Cụ thể, toàn nội dung nghiên (thể thuyết minh đề tài) hoàn thành liệt kê 1) Nghiên cứu tính hợp lệ liệu 2) Các mơ hình khai phá liệu, 3) Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến định chia sẻ liệu từ cộng đồng 4) Phân tích thiết kế hệ thống thu thập liệu server 5) Xây dựng giải thuật xử lý phân tích liệu server 6) Xây dựng ứng dụng điện thoại di động (mobile app) 7) Xây dựng ứng dụng tảng web để hiển thị thông tin giao thông cho cộng đồng 8) Phân tích ứng dụng gia tăng cho hệ thống giao thông thông minh 9) Thử nghiệm đánh giá hệ thống 10) Viết báo cáo tổng kết đề tài (là báo cáo này) Về mặt sản phẩm Đề tài thực nguyên mẫu (prototype) cho ứng dụng sau (đạt so với thuyết minh xét duyệt): i) Ứng dụng điện thoại di động web cho phép người dùng thu thập chia sẻ liệu giao thông cho hệ thống ii) Hệ thống modules phân tích liệu, APIs để giao tiếp máy chủ (server) ứng dụng (mobile web) nhằm xây dựng chức cảnh báo TTGT điện thoại di động ứng dụng web iii) Xây dựng hệ thống ứng dụng web hỗ trợ việc ghi nhận, tổ chức liệu xử lý thơng tin liên quan đến tình trạng giao thông cho kênh Giao thông đô thị (95.6MHz) VoH Hệ thống triển khai thực tế từ tháng 12/2019 phát huy tốt vai trò Về mặt đào tạo − 04 luận văn đại học (Kỹ sư) bảo vệ thành công (vượt so với đăng ký thuyết minh KHÔNG đăng ký đào tạo Kỹ sư) − 02 luận văn Thạc sĩ bảo vệ thành công (Nguyễn Ngọc Nam - cấp vào 4/2019 Mai Tấn Hà - bảo vệ vào 8/2020) 199 − NCS Tiến sĩ tham gia thực đề tài tham gia viết báo cho hội nghị quốc tế từ kết nghiên cứu Về công bố khoa học − Hai (02, với số lượng đăng ký) báo khoa học (từ kết nghiên cứu đề tài) đăng chấp nhận đăng kỷ yếu hội nghị quốc tế uy tín IEEE bảo trợ: [C1] H M Tan, H N P Nguyen, N H Phat, T.M Quang "Traffic Condition Estimation Based on Historical Data Analysis," the 8th International conference on communications and electronics (ICCE 2020), Jan 2020, Phu Quoc, Vietnam (accepted) [C2] T.M Quang, H N P Nguyen, H M Tan, N X Long, “Traffic Congestion Estimation based on Crowd-sourced Data,” International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP2019), ISBN-13: 978-1-7281-4723-9, Nha Trang, Vietnam, Nov 27-29, 2019, pp 1-8 − Một (01, vượt so với đăng ký - thuyết minh KHÔNG đăng ký báo tạp chí) báo khoa học (từ kết nghiên cứu đề tài) đăng tạp chí quốc tế uy tín (Springer Nature of Computer Science): [J1] M T Ha, P N Hoang-Nam, N X Long, T M Quang, "Mining Urban Traffic Condition From Crowd-Sourced Data," SN COMPUT SCI 1, 194, ISSN 2661-8907, https://doi.org/10.1007/s42979-020-00244-6, 2020 (16 pages) 200 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Một số kết luận Giải tình trạng UTGT vấn đề cấp thiết TP HCM khuyến khích, đẩy mạnh nghiên cứu nhằm tìm giải pháp phù hợp Đề tài nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông dựa vào liệu từ cộng đồng phân tích liệu lớn đề xuất cách tiếp cận theo liệu liên quan đến TTGT thu thập từ cộng đồng thông qua ứng dụng điện thoại di động Dữ liệu lưu trữ, phân tích hệ thống máy chủ nhằm đánh giá TTGT cung cấp thông tin cho người dùng (người tham gia giao thông, nhà quản lý, ) thông qua ứng dụng di động ứng dụng web Đây cách tiếp cận phù hợp bối cảnh hạ tầng giao thông thành phố chưa phát triển tốt để triển khai hệ thống giám sát (dùng camera, hệ thống cảm biến) cố định tất đường thành phố Hơn nữa, việc khuyến khích cộng đồng tham gia vào chia sẻ liệu để giải tốn giao thơng, y tế, xu hướng giới nghiên cứu, ứng dụng vào dựng hệ sinh thái đô thị thông minh (smart city) Như trình bày báo cáo tổng hợp (báo cáo này), kết đạt đáp ứng vượt trội so với tiêu kết đăng ký thuyết minh đề tài xét duyệt Cụ thể: − Về nội dung nghiên cứu: Hoàn thành đầy đủ 10 nội dung nghiên cứu đăng ký thuyết minh xét duyệt − Về sản phẩm nguyên mẫu (prototype) phần mềm: Hoàn thành 02 sản phẩm phần mềm đăng ký thuyết minh xét duyệt thêm 01 sản phẩm phần mềm nhóm nghiên cứu chủ động làm việc với VoH phân tích, thiết kế phát triển nhằm đáp ứng nhu cầu thực tế − Về cơng bố khao học: Hồn thành đầy đủ 02 báo đăng chấp nhận đăng hội nghị quốc tế uy tín IEEE bảo trợ đăng ký thuyết minh Hơn nữa, kết nghiên cứu vượt so với đăng ký thuyết minh 01 báo đăng tạp chí quốc tế uy tín − Về kết đào tạo: Hồn thành đào tạo 02 Thạc sĩ, 04 Kỹ sư 01 NCS Tiến sĩ tham gia vào đề tài Kết vượt tiêu đăng ký thuyết minh (vượt Thạc sĩ 04 Kỹ sư) − Về đăng ký bảo hộ quyền sở hữu công nghiệp: Mặc dù đề tài không đăng ký tiêu sản phẩm bảo hộ quyền sở hữu công nghiệp nhóm nghiên cứu nhận thấy kết nghiên cứu có tiềm đăng ký giải pháp hữu ích (GPHI) nên chủ động nộp đơn đăng ký cho 01 GPHI Hướng phát triển Mặc dù nhóm nghiên cứu bám sát thuyết minh đề tài xét duyệt để hoàn thành tất nội dung nghiên cứu đề mở rộng nội dung 201 nghiên cứu nhằm đáp ứng nhu cầu thực tiễn Hệ thống cảnh báo TTGT dựa vào liệu cộng đồng nói riêng, hệ thống giao thơng thơng minh (ITS) nói chung hệ sinh thái rộng lớn, yêu cầu đáp ứng nhiều dịch vụ, ứng dụng có liên quan đến giao thơng cảnh báo tình trạng giao thông, cung cấp quản lý thông tin hạ tầng giao thông, tương tác người dùng (các bên liên quan) với nhau, Tất thơng tin cần có xác (về không gian, thời gian, nội dung thông tin) đáp ứng kịp thời (mang tính "thời gian thực" theo loại dịch vụ thông tin khác Các yêu cầu mở thách thức hội cho nhóm nghiên cứu thực nghiên cứu mở rộng chuyên sâu nhằm hoàn thiện hệ sinh thái phát triển ứng dụng gia tăng tảng hệ thống đề xuất xây dựng nghiên cứu (như mô tả chương 9) Dưới số hướng nghiên cứu thách thức cấp thiết thú vị mà nhóm nghiên cứu mở rộng tương lai: − Nâng cao độ xác, chi tiết cảnh báo TTGT: Các cảnh báo TTGT tiết hóa đến mức đường Ví dụ, mức độ UTGT khác xe ô tô xe máy Để cung cấp TTGT xác đến mức chi tiết ta cần có liệu xác chi tiêt đồ độ xác liệu GPS tọa độ phương tiện Các vấn đề thách thức lớn nhóm nghiên cứu nhà khoa học khác quan tâm đến lĩnh vực − Dự báo sớm (so với thời điểm tại) TTGT: Hiện đề tài dừng lại dự báo TTGT chu kỳ tính tốn (ví dụ chu kỳ phút) Các dự báo dạng cho kết tín cậy thơng tin TTGT thời điểm gần với thời điểm dự báo cập nhật Tuy nhiên, kết dự báo khơng cịn xác dự báo sớm (ví dụ dự báo trước đến chu kỳ tức trước 10 đến 15 phút) liệu TTGT chưa cập nhật Trong đó, thực việc tìm đường, người sử dụng thường đưa lộ trình đủ dài với thời gian di chuyển khoảng vài chục phút Nếu không thực dự báo sớm khuyến nghị lộ trình mà hệ thống đưa khơng phù hợp so với điều kiện giao thông thực tế Do vậy, hướng nghiên cứu đầy thách thức có ý nghĩa thực tiễn cao Nhóm nghiên cứu lên kế hoạch để nghiên cứu nội dung tương lai − Quá trình huấn luyện lại hệ thống dự báo: Như phân tích, liệu TTGT thường thay đổi liên tục dẫn đến hệ thống dự báo huấn luyện liệu khứ khơng cịn phù hợp với điều kiện giao thơng (ví dụ có tính mùa, hạ tầng giao thơng thay đổi theo hướng tốt xấu , ) Do vậy, hệ thống dự báo cần huấn luyện lại nhằm cập nhật tri thức tiềm ẩn thay đổi liệu Câu hỏi nghiên cứu đặt hệ thống huấn luyện lại, yếu tố dẫn đến định hệ thống cần phải huấn luyện lại, huấn luyện lại nên thực nào, kiến trúc tính tốn (cloud hay fog/edge) phù hợp cho trình huấn luyện sử 202 dụng mơ hình dự báo, vấn đề nghiên cứu thách thức đầy tiềm − Khả hợp tác thương mại hóa kết nghiên cứu: Nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện chức hệ thống, phát triển dịch vụ gia tăng mơ hình kinh doanh tiềm phân tích chương tăng cường hợp tác với VoH, đề xuất Sở KHCN hỗ trợ để nhóm tiếp tục hồn thiện, phân tích hướng thương mại hóa sản phẩm Kiến nghị Nhóm nghiên cứu xin kiến nghị Sở Khoa học Công nghệ TP HCM tiếp tục tạo điều kiện thuận lợi để nhóm nghiên cứu có nghiên cứu việc triển khai kết nghiên cứu vào thực tiễn cách thuận lợi hướng đến thương mại hóa sản phẩm nghiên cứu 203 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T T Anh, N X Dao, and T T Anh, "The los of road traffic accident in Vietnam," Eastern Assian Society for Transportation Studies, Vol 2005, pp 1923-1933 [2] An tồn giao thơng, "Nhiều giải pháp chống ùn tắc giao thông Tp HCM," http://www.atgt.vn/nhieu-giai-phap-chong-un-tac-giao-thong-o-tp-hcm-d126317.html, truy cập 10/2019 [3] Trung tâm dự báo nghiên cứu đô thị, “tài liệu quản lý vận hành mạng lưới giao thơng cơng cộng”, Khóa tập huấn hợp tác với AFD, 2015 [4] Tổng cục thống kê Việt Nam, “Số liệu diện tích, mật độ dân số theo địa phương”, Hà Nội, 2016 [5] Sở giao thơng vận tải thành phố Hồ Chí Minh, http://sgtvt.hochiminhcity.gov.vn/, truy cập 10/2019 [6] Tổng cục thống kê "Công bố kết Tổng điều tra dân số 2019" http://tongdieutradanso.vn/cong-bo-ket-qua-tong-dieu-tra-dan-so-2019.html, truy cập 10/2019 [7] Giao thông FM91 MHz, " VOV – đồ giao thông," http://vovgiaothong.vn/, truy cập 10/2019 [8] Kênh thơng tin giao thơng Đài Tiếng nói Nhân dân TP HCM, http://voh.com.vn/thongbao/kenh-giao-thong-do-thi-tren-lan-song-fm-95-6-mhz-cua-dai-tnnd-tphcm-111909.html, truy cập 10/2019 [9] Cổng thông tin giao thông TP HCM Sở giao thông vận tải TP HCM, http://giaothong.hochiminhcity.gov.vn/, truy cập 10/2019 [10] P T Vu, et al., "Smart BK Traffic," http://traffic.hcmut.edu.vn/index.html, truy cập 10/2019 [11] P H Quang, et al., "Xây dựng mạng camera với hệ thống xử lý hình ảnh thơng minh phục vụ điều khiển giao thông giám sát an ninh," http://kc03.vpct.gov.vn/News.aspx?ctl=projectdetail&ID=567, truy cập 10/2019 [12] N T Thắng, "Nghiên cứu xây dựng Hệ thống giám sát xử lý vi phạm TTATGT hình ảnh hệ thống giao thơng đường bộ," Hội nghị An tồn giao thơng, 2015, pp 1-12 [13] T C M Hien, "Xây dựng hệ thống giám sát xử lý vi phạm TTATGT hình ảnh hệ thống giao thông đường bộ," Hội nghị An tồn giao thơng, 2015, pp 1-8 [14] Japan Ministry of Land Infrastructure and Transport: “The System Outline of VICS,” http://www.vics.or.jp, truy cập 8/2018 [15] Route search and location based consumer services in Japan http://www.navitime.co.jp, truy cập 8/2018 [16] Kansas ITS: http://www.ksdot.org/burtransplan/burovr/inttrans.asp, truy cập 10/2019 [17] B Coifman, “Improved velocity estimation using single loop detectors,” Trans Res A, vol 35, no 10, pp 863–880, Dec 2001 [18] S Tang and F.-Y Wang, “A PCI-based evaluation method for level of services for traffic operational systems,” IEEE Trans Intell Transp Syst., Vol 7, No 4, 2006, pp 494–499 [19] J Wright and J Dahlgren, “Using vehicles equipped with toll tags as probes for providing travel times.” California PATH Working Paper UCB-ITSPWP-2001-13, Institute of Transportation Studies, University of California, Berkeley, CA, 2001 [20] X Ban, Y Li, A Skabardonis, and J.D Margulici, “Performance evaluation of travel time methods for real time traffic applications.” 11th World Conference on Transport Research, Berkeley, CA, June 2007 [21] Y Cho and J Rice, “Estimating velocity fields on a freeway from lowresolution videos,” IEEE Trans Intell Transp Syst., Vol 7, No 4, 2006, pp 463–469 204 [22] Mobile Millennium Project http://traffic.berkeley.edu/theproject.html, truy cập 10/2019 [23] T.M Quang and K Eiji, “Granular Quantifying Traffic State Using Mobile Probes,” IEEE 72nd Vehicle Technology Conference: VTC2010-Fall, Ottawa, Canada, Sep 6-9, 2010, pp 1-6 [24] T.M Quang, K Eiji “Traffic State Estimation with Mobile Phones Based on The “3R” Philosophy,” IEICE Transactions on Communications, Vol E94-B, No 12, 2011, pp 34473458 [25] K Sohn and K Hwang, “Space-based passing time estimation on a freeway using cell phones as traffic probes,” IEEE Trans Intell Transp Syst., Vol 9, No 3, 2008, pp 559–568 [26] M of Transport of Vietnam, “Table of speed specifications for all drivers [online],” https://luatvietnam.vn/tin-phap-luat/bang-quy-dinh-ve-tocdo-toi-da-moi-tai-xe-can-nho-23018150-article.html, truy cập 10/2019 [27] M Khilari and P B V P, “A REVIEW ON SPEECH TO TEXT CONVERSION METHODS,” International journal of advanced research in computer engineering and technology (ijarcet) vol 4, pp 3067–3072, 2015 [Online] Available: http://ijarcet.org/ wpcontent/uploads/IJARCET-VOL-4-ISSUE-7-3067-3072.pdf [28] H T H Lê Minh Đức, “Xây dựng hệ thống ước lượng vận tốc di chuyển luồng phương tiện sử dụng tín hiệu gps từ điện thoại di động.,” 2018 [29] OpenStreetMap, https://www.openstreetmap.org/#map=3/2.55/66.71, truy xuất 10/2019 [30] OpenStreetMap Node, https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ Node, truy xuất 10/2019 [31] OpenStreetMap Way https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ Way, truy xuất 10/2019 [32] HCMC OSM data https://download.bbbike.org/osm/, truy xuất 10/2019 [33] E Burns, S Lemons, and W Ruml, “Best-first heuristic search for multicore machines,” pp 689–743, 2010 [Online] Available: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/ 1401/1401.3861.pdf [34] M Lease, E Yilmaz, "Crowdsourcing for information retrieval," SIGIR Forum 45 (2012) 66–75 [35] L See, P Mooney, G Foody, L Bastin, A Comber, J Estima, S Fritz, N Kerle, B Jiang, M Laakso, H.-Y Liu, G Milinski, M Niki, M Painho, A Pdr, A.-M Olteanu-Raimond, M Rutzinger, "Crowdsourcing, citizen science or volunteered geographic information? the current state of crowdsourced geographic information," IS-PRS Int J Geo-Inf (2016) [36] M F Goodchild, J A Glennon, "Crowdsourcing geographic information for disaster response: a research frontier," Int J Digital Earth (2010) 231–241 [37] B Deanne, H Katharine, L Megan, O B James, "The use of crowdsourcing for gathering information about natural disasters," Risk Fron-ter 11 (2011) [38] Ushahidi, "Ushahidi, read the crowd," Available:http://www ushahidi.com, 2017 [Online; accessed Nov 2017] [39] I Norheim-Hagtun, P Meier, "Crowdsourcing for crisis mapping in haiti, Innovations: Technology, Governance," Globalization (2010) 81–89 [40] L C Degrossi, J P Albuquerque, M C Fava, E M Mendiondo, "Flood citizen observatory: a crowdsourcing-based approach for ood risk management in brazil," SEKE (2014) 570–575 [41] I McCallum, W Liu, L See, R Mechler, A Keating, S Hochrainer-Stigler, J Mochizuki, S Fritz, S.Dugar, M Arestegui, M Szoenyi, J.-C Bayas, P Burek, A French, I Moorthy, "Technologies to support community flood disaster risk reduction," Int J Disaster Risk Sci (2016) 198–204 [42] T C King, Q Liu, G Polevoy, M de Weerdt, V Dignum, M B van Riemsdijk, M Warnier, "Request driven social sensing, in: 2014 In-ternational Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Sys-tems," AAMAS, pp 1651–1652 [43] H U D C Ltd, Udi maps for lood data sharing in Ho Chi Minh City, Available:http://udc.com.vn/en, truy xuất 10/2019 205 [44] D Wang, L Kaplan, T F Abdelzaher, Maximum likelihood analysis of conicting observations in social sensing, ACM Trans Sen Netw 10 (2014) 127 [45] D Wang, L Kaplan, H Le, T Abdelzaher, On truth discovery in social sensing: A maximum likelihood estimation approach, in: the 11th International Conference on Information Processing in Sensor Networks, IPSN 12 New York, NY, USA: ACM, pp 233–244 [46] X Ma, J Ma, H Li, Q Jiang, S Gao, Rtrc: a reputation-based incentive game model for trustworthy crowdsourcing service, China Communications 13 (2016) 199–215 [47] LuatVietNam (2018) Bảng quy định tốc độ chạy xe tài xế cần nhớ, Available: https://luatvietnam.vn/tin-phap-luat/bang-quy-dinh-ve-tocdo-toi-da-moi-tai-xe-can-nho-23018150-article.html, truy xuất 10/2019 [48] Phòng quản lý khai thác hạ tầng giao thông đường Sở giao thơng vận tải “Báo cáo đề xuất tiêu chí xác định ùn tắc giao thông địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.” (2016/11/15) [49] Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei, “Data Mining: Concepts and Techniques”, 3rd Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2012 [50] Quyết định Về việc sửa đổi quy định cao điểm lưu thông đường thành phố https://thuvienphapluat.vn/van- ban/Vi- pham- hanh- chinh/Quyet-dinh-787-QD-UB-sua-doiquy-dinh-ve-gio-cao-diem-luu-thong-duong-bo-o-thanh-pho-93289.aspx, truy xuất 10/2019 [51] Tiến sĩ Phạm Quốc Trung, “Bài giảng môn học quản lý tri thức”, ĐH Bách Khoa Hồ Chí Minh 2017 [52] Daren C Braham, “Crowdsourcing”, Massachusetts Institude of technology (MIT) 2013, pp 8-40 [53] Smart SaiGon, https://smartsaigon.info/flood/en/map/, truy xuất 10/2019 [54] Anh Tuan Tran, Shoaib ul Hasan, Joonyoung Park, “Crowd Participation Pattern in the Phases of a Product Development Process that Utilizes Crowdsourcing”, Master thesis, Dongguk University Seoul Korea 2012, ISSN 1598-7248, pp 269-274 [55] Nguyễn Thị Ngọc Dung,“Phân tích xây dựng mơ hình khuyến khích người sử dụng chia sẻ liệu dựa lý thuyết trò chơi”, Luận văn thạc sĩ, trường ĐH Bách Khoa Hồ Chí Minh 2017, pp 24-57 [56] Lin Gonga, Xiaodan Zhang, “Study of the Game Theory Analysis and Incentive Mechanism of Inter-Organizational Knowledge Sharing in ooperative R&D”, Beijing Institute of Technology, Science direct 2014, pp 2-8 [57] Bradly Alicea, “The sharing of open data: a game-theoretic approach”, https://doi.org/10.1101/093518, Biorxiv 2017, pp 2-6 [58] Tessa E Pronk, Paulien H Wiersma, Anne van Weerden, Feike Schieving, “A game theoretic analysis of research data sharing”, Utrecht University of the Netherlands 2015, pp 213 [59] Xindi Ma, Jianfeng Ma, HuiLi, Qi Jiang, Sheng Gao, “RTRC: a reptation base incentive game model for trustworthy crowdsourcing service”, National Natural Science Foundation of China 2016, pp 1-17 [60] Đinh Thùy Trâm, “Tài liệu hướng dẫn kiểm định độ tin cậy giá trị thang đo phần mềm SPSS”, 2013, pp.1-6 [61] Hoàng Trọng Mộng Ngọc, “Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS”, NXB Thống kê Hà Nội 2005 [62] iSALT Team, “Theory of Planned Behavior”, Minnesota State University – Mankato 2014, pp 2-4 [63] TomTom, “Tomtom navigation.” https://www.tomtom.com/enus/drive/car/,2020, truy cập 07/2020 [64] “Free GPUs for Everyone! Get Started with Google Colab for Machine Learning and Deep Learning”, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/google-colab-machine-learningdeep-learning/, truy cập 07/2020 206 [65] T.M Quang, H N P Nguyen, H M Tan, N X Long, “Traffic Congestion Estimation based on Crowd-sourced Data,” International Conference on Advanced Computing and Applications (ACOMP2019), ISBN-13: 978-1-7281-4723-9, Nha Trang, Vietnam, Nov 2729, 2019, pp 1-8 [66] M T Ha, P N Hoang-Nam, N X Long, T M Quang, "Mining Urban Traffic Condition From Crowd-Sourced Data," SN COMPUT SCI 1, 194 (2020), ISSN 2661-8907, https://doi.org/10.1007/s42979-020-00244-6 (16 pages) [67] A.T Kearney (2018) The Data Value Chain GSM ASSOCIATION [68] TomTom International BV (2020) Maps API Pricing TomTom International B.V Retrieved from https://developer.tomtom.com/store/maps-api, truy cập 07/2020 [69] Marc Smookler (2019) Six Ways to Monetize Traffic Counts IdealSpot [70] IdealSpot (2018) Single Report Sample South Congress Neighborhood IdealSpot Retreived from https://exports.idealspot.com/view/ZAKXaWUrNmeiR45Ln30Dt#toc, truy cập 07/2020 [71] State budget institution (2019) Annual average daily traffic (AADT) in 2016 Government of the Republic of Lithuania Retrieved from https://lakd.lrv.lt/en/sector-activities/trafficvolumes/annual-average-daily-traffic-aadt-in-2016, truy cập 07/2020 [72] TomTom International BV (2013) Tomtom European Congestion Index TomTom International B.V [73] Foody (2017) Retrieved from https://www.foody.vn , truy cập 07/2020 [74] Nguyen Thi Bich Ngoc (2017) Exclusive: Sea Ltd is said to acquire 82% of Vietnam’s Foody for $64m Deal Street Asia Retrieved from https://www.dealstreetasia.com/stories/future-nyse-listed-sea-ltd-acquires-82-vietnams-foody64m-83084, truy cập 07/2020 [75] SpeedTest, [Online] Available: https://www.speedtest.net/ , truy cập 07/2020 [76] J Tunis (2019) Mobile app performance metrics: Why they can help you succeed, [Online] Available: http://techgenix.com/mobile-app-performance-metrics/ , truy cập 07/2020 [77] monkeyrunner, [Online] Available: https : / / developer android com / studio/test/monkeyrunner, truy cập 07/2020 [78] Google, [Online] Available: https://www.google.com/maps/@10.7646986,106.7380758,11.96z/data=!5m1!1e1?hl=vi-VN , truy cập 07/2020 [79] Waze, [Online] Available: https://www.waze.com/, truy cập 07/2020 207