Đang tải... (xem toàn văn)
Các giải pháp thƣờng tập trung vào hai định hƣớng: - Ứng dụng công nghệ IoT để theo dõi, giám sát, điều khiển hoạt động của hệ thống đèn giao thông từ xa, thông qua các kết nối Internet
TRƢỜN C T N U ÊN C Ỹ THUẬT CÔNG NGHIỆP TRẦN THẾ TOÁN ỨNG DỤNG INTERNET KẾT NỐI V N VẬT VÀ TRÍ TUỆ NHÂN T O TRON BÀ TO N ỀU KHIỂN ÈN AO T ÔN T ÔN MINH CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ỆN TỬ MÃ SỐ: 60.52.02.03 LUẬN VĂN T C SĨ KHOA H C P ÒN ÀO T O N ƢỜ ƢỚNG DẪN KHOA H C KHOA CHUYÊN MÔN TRƢỞNG KHOA T N U N – 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: TRẦN THẾ TOÁN Sinh ngày: 13/10/1990 Học viên lớp cao học CHK23KTĐT - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên Hiện đang công tác tại: Trƣờng Cao đẳng Nghề Công nghệ Việt – Hàn Bắc Giang Xin cam đoan: Đề tài “Ứng dụng Internet kết nối vạn vật và trí tuệ nhân tạo trong bài toán điều khiển đèn giao thông thông minh” do Thầy giáo TS Nguyễn Hồng Quang và TS Nguyễn Phƣơng uy hƣớng dẫn là công trình nghiên cứu của riêng tôi Tất cả tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng nhƣ nội dung yêu cầu của thầy giáo hƣớng dẫn Nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trƣớc hội đồng khoa học và trƣớc pháp luật Thái Nguyên, ngày 25 tháng 4 năm 2022 Tác giả luận văn TRẦN THẾ TOÁN ii LỜI CẢM ƠN Sau một thời gian nghiên cứu và làm việc nghiêm túc, đƣợc sự động viên, giúp đỡ và hƣớng dẫn tận tình của Thầy giáo hƣớng dẫn TS Nguyễn Hồng Quang và TS Nguyễn Phƣơng uy luận văn với đề tài “Ứng dụng Internet kết nối vạn vật và trí tuệ nhân tạo trong bài toán điều khiển đèn giao thông thông minh” đã hoàn thành Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Các thầy giáo hƣớng dẫn: TS Nguyễn Hồng Quang và TS Nguyễn Phƣơng uy đã tận tình chỉ dẫn, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này Trƣờng Đại học Kỹ thuật công nghiệp và đặc biệt là các thầy, cô trong Khoa Điện tử đã giúp đỡ tôi trong quá trình học tập cũng nhƣ thực hiện luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã động viên, khích lệ, tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, thực hiện và hoàn thành luận văn này Thái Nguyên, ngày 25 tháng 4 năm 2022 Tác giả luận văn TRẦN THẾ TOÁN iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i MỤC LỤC iv DANH MỤC HÌNH ẢNH vi DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii MỞ ĐẦU 1 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN THIẾT KẾ .5 1.1 Đặt vấn đề 5 1.2 Tổng quan về bài toán thiết kế 6 1.2.1 Giao thông thông minh thông qua xử lý hình ảnh 6 1.2.2 IoT trong giao thông đô thị 7 1.3 Mục tiêu thiết kế 9 1.4 Định hƣớng thiết kế bài toán .9 1.5 Xây dựng bài toán .10 1.6 Tổng kết chƣơng 10 CHƢƠNG 2 KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH VÀ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG ĐỐI TƢỢNG 11 2.1 Giới thiệu chƣơng 11 2.2 Kỹ thuật xử lý ảnh .11 2.2.1 Khái quát về xử lý ảnh 11 2.2.2 Các phƣơng pháp xử lý ảnh 13 2.3 Phát hiện đối tƣợng chuyển động 22 2.3.1 Point detectors (phát hiện điểm) 23 2.3.2 Background Modeling (phép trừ nền) .25 2.3.3 Segmentation (phân đoạn) 26 2.3.4 Supervised (giám sát) 27 2.4 Tổng kết chƣơng 28 CHƢƠNG 3 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 29 iv 3.1 Giới thiệu chƣơng 29 3.2 Sơ đồ thiết kế hệ thống 29 3.3 Thiết kế hệ thống phần cứng .30 3.3.1 Modul điều khiển trung tâm (Master) 30 3.3.2 Khối Arduino điều khiển Led (Slave) 31 3.3.3 Camera 33 3.3.4 Modul Led điều khiển giao thông .34 3.4 Thiết kế phần mềm 35 3.4.1 Lƣu đồ thuật toán 35 3.4.2 Nguyên lý hoạt động 36 3.4.3 Xây dựng modul điều khiển đèn tín hiệu bằng xử lý hình ảnh 36 3.4.4 Xây dựng modul điều khiển đèn tín hiệu bằng giao diện Web(cloud4RPi) .42 3.5 Một số kết quả đạt đƣợc 44 3.5.1 Kết quả 44 3.5.2 Đánh giá 47 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN .48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 PHỤ LỤC 52 v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Giao thông thông minh 5 Hình 1.2 Xử lý hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo .7 Hình 1.3 Hệ thống IoT trong giao thông 8 Hình 1.4 Sơ đồ khối hệ thống 10 Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát xử lý ảnh .11 Hình 2.2 Thuật toán Background 14 Hình 2.3 Đƣờng bao của ảnh 15 Hình 2.4 Mặt nạ 8 hƣớng theo Kirsh .19 Hình 2.5 Ảnh màu 20 Hình 2.6 Các màu cơ sở 21 Hình 2.7 Các điểm quan tâm đƣợc phát hiện bằng cách áp dụng (a) Harris, (b) KLT và (c) SIFT 24 Hình 2.8 Các kiểu phân vùng ảnh 27 Hình 3.1 Sơ đồ thiết kế hệ thống 29 Hình 3.2 Raspberry Pi 3 Model B+ 30 Hình 3.3 Cấu trúc Raspberry Pi 3 Model B+ 31 Hình 3.4 Vi điều khiển Arduino Uno 32 Hình 3.5 Camera Raspberry Pi V1 OV5647 5MP 33 Hình 3.6 Mạch Led Đèn Giao Thông 34 Hình 3.7 Lƣu đồ thuật toán của hệ thống .35 Hình 3.8 Xử lý hình ảnh bằng phƣơng pháp Background .37 Hình 3.9 Hình ảnh tiếp nhận từ camera 38 Hình 3.10 Phân làn theo dõi đối tƣợng 38 Hình 3.11 Tạo lớp mặt nạ .39 Hình 3.12 Các khu vực đƣợc trích xuất theo dõi đối tƣợng 40 Hình 3.13 Hiển thị số lƣợng xe phát hiện và gán địa chỉ id 40 Hình 3.14 Kết nối Raspberry Pi với Arduino 41 Hình 3.15 Clound4Rpi 42 vi Hình 3.16 Token riêng cho mỗi Device trên clound RPi .43 Hình 3.17 Lựa chọn Widget phù hợp với chức năng chân GPIO 43 Hình 3.18 Giao diện điều khiển đèn tín hiệu trên Cloud4RPI .44 Hình 3.19 Giao diện On/Off 44 Hình 3.20 chế độ điều khiển bằng xử lý hình ảnh(ban ngày) 45 Hình 3.21 Chế độ điều khiển bằng xử lý hình ảnh(ban đêm) 45 Hình 3.22 Chế độ điều khiển bằng giao diện Web(mode 1) 46 Hình 3.23 chế độ điều khiển bằng giao diện Web (mode 4) 46 vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Một số phƣơng pháp phát hiện đối tƣợng phổ biến .23 Bảng 3.1 Đánh giá tỉ lệ phát hiện phƣơng tiện chính xác trên các lane 47 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ hoặc cụm từ Từ tiếng Anh Từ tiếng Việt AI API Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo CPU GPIO Application Programming Giao diện lập trình ứng dụng Interface HDMI HTTP Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm ID IOT General Purpose Input Chân tín hiệu vào/ra số IP Output OpenCV URL High-Definition Multimedia Giao diện đa phƣơng tiện độ USB Interface nét cao HyperText Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn bản Identification Nhận dạng, nhận biết Internet of Things Mạng kết nối vạn vật Internet Protocol Giao thức Internet Open Source Computer Thƣ viện thị giác máy tính mã Vision Library nguồn mở Uniform Resource Locator Địa chỉ Web Universal Serial Bus Cổng kết nối ix MỞ ẦU 1 Tính cấp thiết của đề tài Internet kết nối vạn vật (Internet of Things - IoT) là một hệ thống cho phép các thiết bị đƣợc kết nối và giám sát từ xa trên Internet để gửi và nhận dữ liệu qua mạng mà không yêu cầu tƣơng tác giữa ngƣời với ngƣời hoặc giữa ngƣời với máy tính Trong những năm gần đây, khái niệm IoT đã có một bƣớc phát triển mạnh mẽ, hiện đang đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhƣ nhà thông minh, y tế từ xa, môi trƣờng, công nghiệp, nông nghiệp, và đặc biệt là trong giao thông công cộng [1], [7] Ùn tắc giao thông ngày một gia tăng và chúng ta phải đối mặt với rất nhiều vấn đề Nguyên nhân chính dẫn đến ùn tắc giao thông là do lƣợng phƣơng tiện lớn, cơ sở hạ tầng chƣa đồng bộ và sự phân bố phát triển chƣa hợp lý Ùn tắc giao thông sẽ làm cho thời gian di chuyển dài hơn, tốc độ chậm hơn và lƣợng xe cộ xếp hàng dài hơn, gây lãng phí nhiên liệu, ô nhiễm môi trƣờng Khi nhu cầu giao thông cao mà sự tƣơng tác giữa các phƣơng tiện làm chậm tốc độ của dòng giao thông, điều này cũng dẫn đến một số ùn tắc giao thông [5] , [7] Các bộ điều khiển đèn giao thông đƣợc sử dụng với mục đích trƣớc mắt là giảm thiểu ùn tắc giao thông cục bộ và xa hơn là góp phần tạo ra một hệ thống giao thông thông suốt Hiện nay, đa số các bộ điều khiển đèn giao thông chỉ dựa trên bộ đếm thời gian tĩnh đƣợc lập trình sẵn Điều này gây ra những hạn chế nhƣ lãng phí thời gian, kẹt xe nhiều, mặc dù không có xe trên đƣờng, tín hiệu vẫn có màu đỏ vì thời gian tĩnh của bộ hẹn giờ của tín hiệu [2], [5] [8] [2] Vì vậy, trong thực tế đã có rất nhiều giải pháp đƣợc đề xuất để cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống đèn giao thông Các giải pháp thƣờng tập trung vào hai định hƣớng: - Ứng dụng công nghệ IoT để theo dõi, giám sát, điều khiển hoạt động của hệ thống đèn giao thông từ xa, thông qua các kết nối Internet [4] , [5] - Công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) đƣợc sử dụng để tiến hành kiểm đếm xe, phân tích mật độ giao thông, dự báo đông xe, tắc đƣờng, phục vụ tối ƣu hoá điều khiển đèn tín hiệu giao thông [3] [8] 1