BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG BÁO CÁO LUẬN VĂN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Tên đề tài : NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC MÀU VÀ PSO Đà Nẵng, ngày 09/11/2013 Họ và
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
BÁO CÁO LUẬN VĂN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH
Tên đề tài : NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG
BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC MÀU VÀ PSO
Đà Nẵng, ngày 09/11/2013
Họ và tên HV : Võ Minh Tiến Cán bộ hướng dẫn : Ts Huỳnh Hữu Hưng
Trang 2Nội dung trình bày
1 Giới thiệu
2 Mục đích và ý nghĩa
3 Các công trình nghiên cứu liên quan
4 Phương pháp sử dụng trong luận văn
5 Thử nghiệm
6 Kết luận và hướng phát triển
Trang 3Giới thiệu
Sự phát triển của các máy móc hiện đại như máy ảnh, camera, máy tính bảng, điện thoại di động,v.v
Điều kiện tốt cho sự phát triển không ngừng của các kỹ thuật xử lý ảnh
Sự phát triển của các hệ thống tự động hóa trong các xe tự hành và một trong số hệ thống đó là phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông.
Ứng dụng xử lý ảnh để nhận dạng biển báo giao thông bằng phương pháp lọc màu và PSO (Particle Swarm Optimization).
3/17
Trang 4Mục đích và ý nghĩa
Mục đích:
Ứng dụng kỹ thuật lọc màu để phát hiện được biển báo giao
thông trong khung cảnh và nhận dạng được biển báo đó là biển
báo giao thông nào bằng phương pháp PSO kết hợp với một số
bước tiền xử lý.
Ý nghĩa:
Xây dựng một ứng dụng nhận dạng biển báo giao thông giúp
cho các xe tự hành có thể phát hiện và nhận dạng được các biển
báo giao thông để xe có thể xử lý tốt khi gặp các biển báo trên
đường đi.
Trang 5Các công trình nghiên cứu liên quan
Al-Azawi đã nhận dạng biển báo giao thông dựa vào mạng Nơron.
Arturo de la Escalera cùng các cộng sự đã phát hiện
và phân loại biển báo giao thông.
Manuel Avila và các cộng sự đã phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông bằng bộ lọc Gabor.
5/17
Trang 6Mô hình nhận dạng biển báo
trong luận văn
Khung cảnh
Lọc màu
Tiền xử lý Nhận dạng biển báo
bằng PSO
Kết quả nhận dạng
Thư viện biển báo mẫu
Trang 7Xây dựng thư viện biển báo mẫu và khung cảnh
7/17
Xây dựng thư viện biển báo mẫu
http://www.luatgiaothongduongbo.net)
Thu thập khung cảnh
Trang 8Xây dựng thư viện biển báo mẫu và khung cảnh
Trang 9Xây dựng thư viện biển báo mẫu và khung cảnh
9/17
Một số khung cảnh đầu vào
Trang 10Lọc màu
Chuyển ảnh từ không gian màu RGB sang HSV
Lọc màu trên không gian màu HSV dựa vào ngưỡng:
Trang 11Lọc màu
Chuyển ảnh sang ảnh nhị phân và loại bỏ những đối tượng nhỏ
Tô kín các thành phần liên thông
Cắt đối tượng có khả năng là biển báo
11/17
Trang 12Tiền xử lý
Chuẩn hóa hình dạng: loại bỏ một số đối tượng dính với biển báo
Định dạng kích cỡ của đối tượng thành 60*60 pixel và đối sánh với các hình dạng mẫu
Chuẩn hóa màu sắc: đưa màu sắc của đối tượng về dạng chuẩn
Trang 13Nhận dạng biển báo bằng PSO
13/17
Lưu đồ của hệ thống nhận dạng biển báo bằng PSO
Trang 14Nhận dạng biển báo bằng PSO
Gọi d i,j , x i,j lần lượt là độ tương đồng và vị trí của biển báo j trong lần lặp thứ i Độ tương đồng d i,j sẽ được tính như sau:
d i,j = 255 - |gt i,j - gt i,t | Với gt i,j là giá trị điểm ảnh thứ i của biển báo j, gt i,t là giá trị điểm ảnh thứ i của biển báo t cần nhận dạng.
Vị trí x i,j được tính như sau:
x i,j = x i-1,j + d i,j
Với x i-1,j là vị trí của biển báo j ở lần lặp thứ i-1.
Trang 15Demo chương trình
15/17
Trang 16Kết luận và hướng phát triển
Ưu điểm:
Nhận dạng khá tốt các biển báo cấm và nguy hiểm ở những điều kiện ánh sáng khác nhau.
Tốc độ xử lý nhanh
Hạn chế:
Chỉ nhận biển báo cấm và nguy hiểm.
Chưa xử lý được nhiều biển báo cùng lúc.
Chưa cung cấp đầy đủ thông tin của một số biển báo.
Hướng phát triển:
Hệ thống nhận dạng được tất cả biển báo giao thông ở Việt Nam.
Hệ thống tích hợp trên vi mạch sử dụng ngôn ngữ lập trình hệ thống nhúng để được ứng dụng linh hoạt, tức thời.