Nghiên ứu phát triển thuật toán cảnh báo khi ô tô đi sai làn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - MAI THẾ CHUYỀN NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN CẢNH BÁO KHI Ơ TƠ ĐI SAI LÀN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Hà Nội – Năm 2018 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17057204842321000000 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - MAI THẾ CHUYỀN NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN CẢNH BÁO KHI Ô TÔ ĐI SAI LÀN Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử NGƯỜI HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT: PGS.TS NGUYỄN TIẾN DŨNG Hà Nội – Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu tự thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Tôi xin cam đoan luận văn: “Nghiên cứu phát triển thuật tốn cảnh báo tơ sai làn” nghiên cứu tôi, số liệu kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận văn Mai Thế Chuyền LỜI CÁM ƠN Để hồn thành tiểu luận này, tơi xin chân thành cảm ơn thầy giáo hướng dẫn PGS TS Nguyễn Tiến Dũng tận tình, chu đáo hướng dẫn tơi thực luận văn Mặc dù có nhiều cố gắng để thực đề tài cách hoàn chỉnh nhất, song hạn chế tiếp cận với thực tế hạn chế kiến thức kinh nghiệm nên khơng thể tránh khỏi thiếu sót định mà thân chưa thấy Tôi mong góp ý q thầy, giáo bạn đồng nghiệp để luận văn hoàn chỉnh Tôi xin chân thành cảm ơn [1] Mục lục DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU DANH MỤC CÁC HÌNH .5 DANH MỤC CÁC BẢNG MỞ ĐẦU Chương 1: Giới thiệu hệ thống giám sát giao thông 16 1.1 Tổng quan hệ thống giám sát giao thông camera: 16 1.2 Các vấn đề hệ thống giám sát giao thơng thơng minh 19 1.3 Khó khăn phát phương tiện ô-tô camera 21 1.4 Giới thiệu số hệ thống giám sát giao thông 22 Chương 2: Phát đối tượng từ camera .27 2.1 Bài toán phát phân loại đối tượng 27 2.2 Một số phương pháp phân loại phổ biến 29 2.3 Một số đặc trưng dùng để phân loại phương tiện: .33 2.3.1 Đặc trưng Haar 33 2.3.2 Biểu đồ màu .35 2.3.3 Đặc trưng SIFT 36 2.3.4 Đặc trưng HOG 37 2.4 Các vấn đề gặp phải trình nhận dạng 37 2.4.1 Khó khăn đối tượng tham gia giao thông .38 2.4.2 Khó khăn tác động điều kiện mơi trường 39 2.5 Lựa chọn giải pháp .39 Chương 3: Bài toán giải thuật 42 3.1 Bài toán phát xe sai 42 3.1.1 Đặt vấn đề 42 3.1.2 Vấn đề xác định đường 44 3.1.3 Yêu cầu đầu vào đầu ra: 44 3.2 Hướng giải toán 45 3.2.1 Sơ đồ khái quát hướng tiếp cận toán 45 3.2.2 Mơ hình tốn nhận dạng phương tiện ơ-tơ: 46 3.3 Quy trình rút trích đặc trưng HOG .48 3.3.1 Đặc trưng HOG 48 3.3.2 Quy trình rút trích đặc trưng HOG .51 3.4 Quá trình phân lớp liệu sử dụng SVM 53 3.4.1 Các bước thực phân lớp liệu dựa SVM 53 3.4.2 Lựa chọn thông số 55 3.5 Giải thuật 56 Chương 4: Xây dựng thử nghiệm mơ hình nhận dạng ô-tô 57 4.1 Lựa chọn công cụ 57 4.2 Thực 59 4.2.1 Chuẩn bị tập liệu 59 4.2.3 Dữ liệu thử nghiệm .65 4.2.4 Cách tính độ xác thuật toán 65 4.3 Kết đánh giá 66 [2] 4.3.1 Kết kiểm thử dựa tập liệu kiểm thử ngẫu nhiên 66 4.3.2 Kết kiểm thử dựa video 67 4.4 Hướng phát triển 71 4.4.1 Tăng tốc thuật tốn sử dụng tích phân ảnh (Integral Image) 71 4.4.2 Sử dụng tính tốn song song 71 4.4.3 Xác định yếu tố ngược chiều tuyến đường .71 Kết luận 73 Tài liệu tham khảo 75 [3] DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU  SVM HOG GPU  Support Vector Machines Histogram of Oriented Gradient Graphics Processing Unit [4] DANH MỤC CÁC HÌNH    Hình Hệ thống camera giám sát giao thông Hà Nội 12 Hình 1.1 Tổng quan hệ thống giám sát giao thơng sử dụng camera 16 Hình 1.2 Mơ hình hệ thống xử lý ảnh 17 Hình 1.3 Mơ hình tầng chức ITS 18 Hình 1.4 Hệ thống giám sát xử lý vi phạm TTATGT hình ảnh FPT 24 Hình 1.5 Kiến trúc tổng thể hệ thống CadProTMS 25 Hình 1.6 Khả cảnh báo sai hệ thống CadProTMS 26 Hình 2.1 Các phương pháp khai thác thuộc tính xe 30 Hình 2.2 Đặc trưng Haar-like cho ơ-tơ (2*) 34 Hình 2.3 Sự đa dạng cách thể hình dáng ơ-tơ 38 Hình 3.1 Vị trí camera đặt so với mặt đường 42 Hình 3.2 Vị trí đặt camera so với đường 43 Hình 3.3 Một hình ảnh thu camera thu thập liệu nút giao hầm chui Nguyễn Trãi - Khuất Duy Tiến, quận Thanh Xuân, Hà Nội 44 Hình 3.4 Cấu trúc khái quát hệ thống nhận dạng đối tượng 45 Hình 3.5 Sơ đồ tổng qt tốn nhận dạng phương tiện ơ-tơ 47 Hình 3.6 Minh họa kích thước 8x8 cửa sổ tìm kiếm 49 Hình 3.7 Sự phân bố độ lớn vector vào bins HOG 49 Hình 3.8 Gộp (cell) để tạo nên khối (block) có chồng lấp 51 Hình 3.9 Các bước thực rút trích đặc trưng HOG 52 Hình 3.10 Đặc trưng HOG rút trích 53 [5] Hình 3.11 Quy trình xử lý tìm kiếm đối tượng 56 Hình 4.1 Điểm thu thập liệu nút giao Võ Văn Kiệt - Hải Thượng Lãn Ơng 60 Hình 4.2 Điểm thu thập liệu nút giao Nguyễn Trãi - Khuất Duy Tiến 61 Hình 4.3 Các mẫu liệu lựa chọn tập UA-DETEC 62 Hình 4.4 Các mẫu liệu lựa chọn internet 63 Hình 4.5 Tập liệu ô-tô (vehicle) 64 Hình 4.6 Tập liệu ô-tô (non-vehicle) 64 Hình 4.7 Vùng xác định phương tiện sai 68 Hình 4.8 Đối tượng phát video thử nghiệm 69 Hình 4.9 Nhiều đối tượng vào vùng quan sát 69 Hình 4.10 Không thực cảnh báo với xe máy vào vùng quan sát 70 [6] DANH MỤC CÁC BẢNG  Bảng   Số lượng camera giám sát giao thông lắp đặt 11 số tỉnh thành Việt Nam Bảng 2.1 Phân loại phương pháp phát đối tượng 28 Bảng 2.2 Các loại đặc trưng phổ biến để phát đối tượng 31 Bảng 4.1 Giá trị kiểm thử dựa mơ hình dự đốn 66 Bảng 4.2 Độ xác thuật tốn 67 [7]