Theo các mốc phát triển, người ta thấy trí tuệ nhân tạo được sinh ra từ những năm 50 với các sự kiện sau: Năm 1950 Turing được coi là người khai sinh ngành Trí tuệ nhân tạo bởi phát hiện của ông về máy tính có thể lưu chương trình và dữ liệu với bài kiểm tra khả năng thể hiện hành vi trí tuệ của máy tính. Năm 1951 chương trình máy tính đầu tiên ra đời. Tháng 81956 J.Mc Carthy,M.Minsky,A.Newell,Shannon,Simon,…đưa ra khái niệm” trí tuệ nhân tạo”. Vào khoảng năm 1960 tại Đại học RMIT(Masachussets Institure of Technology) ngôn ngữ LISP ra đời,phù hợp với những nhu cầu xử lí đắc trưng của trí tuệ nhân tạođó là ngôn ngữ đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo. Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được dùng đầu tiên vào năm 1961 cũng tại RMIT. Đến năm 1964,các nhà khoa học đã tạo ra phiên bản thử nghiệm đầu tiên của một chương trình AI hiểu được ngôn ngữ tự nhiên. Những năm 60 là giai đoạn lạc quan cao độ về khả năng làm cho máy tính biết suy nghĩ. Trong giai đoạn này người ta được chứng kiến máy chơi cờ đầu tiên và các chương trình chứng minh định lí tự động. Ngày nay,trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển từng bước đi vào cuộc sống hằng ngày của con người và đạt được nhiều thành tựu ấn tượng như nhà vô địch cờ vua thế giới Gary Kasparov,tạo ra robot thông minh,phát triển xe hơi tự lái,trợ lí ảo trở nên phổ biến.
Trang 1-o0o -ĐỒ ÁN VIỄN THÔNG ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GTVT
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: ĐỖ XUÂN THU
SINH VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN THỊ LƯƠNG
LỚP:
NGUYỄN TIẾN ANH TRẦN VĂN LƯU 66DCDT21
Trang 2MỤC LỤC
KÍ HIỆU VIẾT TẮT 1
DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA 2
BẢNG BIỂU MINH HỌA 3
LỜI CẢM ƠN 4
NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ 5
LỜI NÓI ĐẦU 6
CÁC NỘI DUNG CHÍNH 7
CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GTVT 8
1.1 Khái quát trí tuệ nhân tạo 8
1.1.1 Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo 8
1.1.2 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo 8
1.2 Tổng quan về hệ thống giao thông vận tải 9
1.2.1 Khái niệm về giao thông vận tải 9
1.2.2 Hạ tầng giao thông 10
1.2.3 Các phương thức vận tải 11
1.2.4 An toàn giao thông 12
1.3 Giới thiệu chung về hệ thống GTTM 13
1.3.1 Sự hình thành hệ thống GTTM 13
1.3.1 Định nghĩa hệ thống GTTM 13
1.3.2 Lợi ích của ITS 13
1.3.3 Tiêu thức phân loại cách tiếp cận ITS 15
1.4 Hướng tiếp cận trên thế giới của trí tuệ nhân tạo trong GTVT 18
1.4.1 Thiết bị đeo và điện thoại thông minh 19
1.4.2 Không gian sống công nghệ 20
1.4.3 Giao thông và cảnh báo thông minh 21
1.4.4 Quản lí môi trường và năng lượng 22
1.4.5 An ninh và các nguy cơ tiềm ẩn 24
1.5 Kết luận 24 CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG MẠNG NUERAL TRONG NHẬN DẠNG
Trang 32.1 Kiến trúc tổng quan về hệ thống nhận diện biển số xe
25
2.1.1 Các ứng dụng liên quan đến hệ thống nhận diện biển số xe 25
2.1.2 Những khó khăn trong nhận diện biển số xe 25
2.2 Tổng quan về mạng Neural 25
2.2.1 Neural sinh học 25
2.2.2 Nureal nhân tạo 26
2.2.3 Mạng Nueral nhân tạo 27
2.2.4 Đặc trưng của mạng Neural 28
2.2.5 Xây dựng mạng Nueral 30
2.3 Nhận dạng kí tự bằng mạng Nueral 31
2.3.1 Cơ sở dữ liệu 31
2.3.2 Phương pháp nhận dạng 31
2.4 Thực nghiệm và kết quả 33
2.4.1 Tách dòng 33
2.4.2 Tách kí tự 33
2.4.3 Tìm giới hạn kí tự 34
2.4.4 Ánh xạ vào ma trận 35
2.4.5 Huấn luyện mạng nueral 37
2.5 Tiền xử lí ảnh,phương pháp trích vùng biển số xe 37
2.5.1 Thu nhận ảnh 37
2.5.4 Chuyển ảnh xám về dạng nhị phân 40
2.5.5 Chương trình tìm góc nghiêng 42
2.5.5.1 Biến đổi radon 42
2.5.5.2 Tìm góc nghiêng và xoay 44
2.5.6 Trích xuất vùng biển số 45
2.5.7 Cách ly và sắp xếp ký tự 47
2.5.7.1 Chia biển số thành 2 hàng 47
- 2.5.7.2 Cắt các ký tự trong 2 hàng 48
2.6 Ứng dụng thực tế 52
2.5 Kết luận 52
CHƯƠNG 3 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 53
Trang 43.2 Hướng phát triển của hệ thống: 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55
Trang 5KÍ HIỆU VIẾT TẮT
AI(Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo
MLP(Multi Layer Pecrepton) Mô hình mạng nhiều tầng truyền thẳngITS(Intelligent Transport System) Hệ thống giao thông thông minh
BOT (Build-Operate-Transfer) Xây dựng-vận hành-chuyển giao
xác định vị trí dựa trên vị trí của các vệtinh nhân tạo
Commicationshệ thống thông tin di động toàn cầu
nghệ nhận dạng đối tượng bằng sóng
vô tuyến
Trang 6ATS Hệ thống Automatic Train Stop hệ
thống dừng tàu tự động
DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA
Hình 1.2.1 Các loại phương tiện GTVT……….… … 9
Hình 1.2.2 Hệ thống hạ tầng giao thông……… … …10
Hình 1.2.3 Biển báo và đèn tín hiệu………
… 10
Hình 1.4.1 Thành phố thông minh……… 20
Hình1.4.2 Thiết bị đeo thông minh……… 21
Hình 1.4.3 Không gian sống công nghệ……… 22
Hình 1.4.4 Hệ thống đường phố đền đường thử nghiệm ở thành phố Anh…… ….23
Hình 1.4.5 Mạng lưới điện và năng lượng thông minh……… … 24
Hình 2.2.1 Mô hình Neural sinh học……… … 26
Hình 2.2.2 Mô hình một neural nhân tạo……… …28
Hinh 2.2.3 Sơ đồ đơn giản về một mạng nueral nhân tạo……… ….…29
Hình 2.2.4 Sơ đồ đồ thị có hướng đơn giản……… …31
Hình 2.3.2 Quá trình nhận dạng kí tự……….……….… 32
Hình 2.3.1 Một số ví dụ về mẫu các kí tự trong nhận dạng kí tự quang học….… 33
Hình 2.4.1 Quá trình tách kí tự……… 35
Hình 2.4.2 Quá trình tìm giới hạn kí tự……….…… 36
Hình 2.4.3 Quá trình chia lưới kí tự……….…… 37
Hình 2.4.4 Quá trình ánh xạ từ ma trận điểm sang ma trận giá trị……… 38
Hình 2.5.1 Ảnh đầu vào……… 38
Hình 2.5.2 Ảnh chuyển về mức xám………39
Trang 7Hình 2.5.3 Sơ đồ giải quyết……….…… 39
Hình 2.5.4 Quá trình xử lí ảnh trên thực tế……… …… 44
Hình 2.5.6 Hệ thống quản lí phương tiện đầu ra………50
Hình 2.5.7 Lưu đồ giải thuật kí tự……… 51
Hình 2.5.8 Quá trình xử lí ảnh thực tế……… 52
Hình 2.6 hệ thống quản lí phương tiện vào ra………53
Trang 8BẢNG BIỂU MINH HỌA
1. Bảng 1.3.1 Một số miền dịch vụ 15
2. Bảng 2.3.3 một số mã sử dụng 33
Trang 9LỜI CẢM ƠN
Trên thực tế thì không có sự thành công nào mà không gắn liền với sự hỗ trợ,giúp đỡ dù ít hay nhiều , dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác trong suốt thờigian từ khi bắt đầu học tập ở giảng đường đại học đến nay ,em đã nhận được rất nhiều
sự quan tâm ,giúp đõ của quý Thầy Cô , gia đình và bạn bè
Với lòng biết ơn sâu sắc nhất , em xin gửi đến Thầy Đỗ Xuân Thu giảng viên tại trường Đại học Công Nghệ Giao Thông Vận Tải đã cùng với tri thức và tâm huyết củamình để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em trong suốt thời gian làm đồ án
-và học tập tại trường cũng như những buổi nói chuyện , thảo luận về lĩnh vực sáng tạotrong nghiên cứu khoa học Nếu không có những lời hướng dẫn ,dạy bảo của thầy thì
em nghĩ đồ án này của em rất khó có thể hoàn thiện được Một lần nữa em xin đượccảm ơn thầy
Đồ án mạng viễn thông này được thực hiện trong khoảng thời gian 2 tháng Bước đầu
đi xây dựng đề cương cho việc tìm hiểu lĩnh vực nghiên cứu và từ đó từng bước tìmhiểu của kỹ thuật.kiến thức của chúng em còn hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ dovậy ,không tránh khỏi những thiếu sót là điều chắc chắn ,em rất mong nhận sự đónggóp quý báu của Thầy Cô và các bạn học cùng lớp để kiến thức của chúng em tronglĩnh vực này ngày càng vững chắc và hoàn thiện hơn
Trang 10NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ
Tên đề tài : Tìm Hiểu Về Trí Tuệ Nhân Tạo trong GTVT
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Lương
Nguyễn Tiến Anh Trần Văn Lưu
Lớp: 66DCDT21
NỘI DUNG NHẬN XÉT
1 Nhận xét ý nghĩa thực tiễn của đề tài
2 Nhận xét về phạm vi đề tài
Trang 11LỜI NÓI ĐẦU
Trong những thập kỷ vừa qua ,cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệngành viễn thông đã có những bước phát triển , đáp ứng nhu câu trao đổi thông tin gópphần không nhỏ trong việc xây dựng và định hướng phát triển xã hội loài người
Chúng ta đang sống trong những kỷ nguyên của sự bùng nổ thông tin , việc trao đổithông tin ra khắp mọi nơi trên thế giới với yêu cầu là nhanh chóng và chính xác Đểđược như vậy đầu tiên ta phải nghiên cứu các kỹ thuật điều chế tín hiệu , các kỹ thuậtcông nghệ để ngày càng tạo ra những công nghệ mới đáp ứng được nhu cầu ngày càngcủa con người như : mô hình thành phố thông minh,hệ thống giao thông thông minh Được sự giúp đỡ của thầy giáo hướng dẫn , nhóm em thược hiện đề tài : “ Tìm hiểu
về trí tuệ nhân tạo trong GTVT”
Được sự hướng dẫn tận tình của thầy , nhóm em đã có gắng vận dụng các kiến thức
đã học để hoàn thành đồ án , nhưng thời gian và kiến thức còn hạn chế , chắc hẳntrong đồ án này không thể tránh khỏi những thiếu sót chúng em rất mong được sựgóp ý , chỉ bảo , đóng góp của thầy cô và các bạn
Em xin chân thành cảm ơn!
Trang 12CÁC NỘI DUNG CHÍNH
TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GTVT
ỨNG DỤNG MẠNG NUERAL TRONG NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Trang 13CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
TRONG GTVT1.1 Khái quát trí tuệ nhân tạo
1.1.1 Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo
Theo các mốc phát triển, người ta thấy trí tuệ nhân tạo được sinh ra từ những năm 50với các sự kiện sau:
Năm 1950 Turing được coi là người khai sinh ngành Trí tuệ nhân tạo bởi phát hiện củaông về máy tính có thể lưu chương trình và dữ liệu với bài kiểm tra khả năng thể hiệnhành vi trí tuệ của máy tính
Năm 1951 chương trình máy tính đầu tiên ra đời
Tháng 8/1956 J.Mc Carthy,M.Minsky,A.Newell,Shannon,Simon,…đưa ra khái niệm”trí tuệ nhân tạo”
Vào khoảng năm 1960 tại Đại học RMIT(Masachussets Institure of Technology)ngôn ngữ LISP ra đời,phù hợp với những nhu cầu xử lí đắc trưng của trí tuệ nhân tạo-
đó là ngôn ngữ đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo
Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được dùng đầu tiên vào năm 1961 cũng tại RMIT
Đến năm 1964,các nhà khoa học đã tạo ra phiên bản thử nghiệm đầu tiên của mộtchương trình AI hiểu được ngôn ngữ tự nhiên
Những năm 60 là giai đoạn lạc quan cao độ về khả năng làm cho máy tính biết suynghĩ
Trong giai đoạn này người ta được chứng kiến máy chơi cờ đầu tiên và các chươngtrình chứng minh định lí tự động
Ngày nay,trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển từng bước đi vào cuộc sống hằng ngàycủa con người và đạt được nhiều thành tựu ấn tượng như nhà vô địch cờ vua thế giớiGary Kasparov,tạo ra robot thông minh,phát triển xe hơi tự lái,trợ lí ảo trở nên phổbiến
1.1.2 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo viết tắt AI(Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa như mộtngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thôngminh.AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó phải đặt trên những nguyên lí
lí thuyết vững chắc,có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này
Ở thời điểm hiện tại,thuật ngữ này thường dùng để nói đến các máy tính có mục đíchkhông nhất định và ngành khoa học nghiên cứu về các lí thuyết ứng dụng của trí tuệnhân tạo.Tức là mỗi loại trí tuệ hiện nay đang dừng lại ở mức độ máy tính hoặc siêu
Trang 14máy tính dùng để điều khiển một loại công việc nào đó như điều khiển ngôinhà,nghiên cứu nhận diện hình ảnh,xử lí dữ liệu của bện nhân để đưa ra phác đò điềutrị ,xử lí dữ liệu để tự học hỏi,khả năng trả lời các câu hỏi về chuẩn đoán bệnh,trả lờikhác hàng về các sản phẩm của một công ty,
Nói nôm na:đó là công nghệ mô phỏng các quy trình suy nghĩ và học tập của conngười cho máy móc,đặc biết là các hệ thống máy tính.Các quá trình bao gồm việc họctập(thu thập thông tin và các quy tắc sử dụng thông tin),lập luận(sử dụng các quy tắc
để đạt được kết luận gần đúng hoặc chính xác) và tự sửa lỗi.Các ứng dụng đặc biệt của
AI bao gồm các hệ thống chuyên gia,nhận dạng tiếng nói và thị giác máy tính(nhậndiện khuôn mặt,vật thể hoặc chữ viết),xử lí dữ liệu ở mức rộng lớn hơn,quy mô hơn,hệthống khoa học và nhanh hơn con người
1.2 Tổng quan về hệ thống giao thông vận tải
1.2.1 Khái niệm về giao thông vận tải
Giao thông vận tải là sự chuyển động hay vận chuyển của người,hàng hóa từ nơi nàyđến nơi khác,phục vụ nhu cầu cuộc sống
Từ xưa đến nay,đi bộ vẫn là hình thức di chuyển(giao thông) chủ yếu của con người-Phương thức vận tải sơ khai,cơ bản là sử dụng sức người
-Bằng trí thông minh,dần dần con người biết sử dụng những phương thức vận chuyểnkhác đỡ vất vả và hiệu quả hơn như dùng súc vật ngựa,trâu bò,dùng thuyền bè,dùng bồcâu đưa thư…
-Ngày nay con người đã nghiên cứu, sản xuất ra những phương tiện giao thông hiệnđại, tiện nghi, an toàn như:ô tô,tàu hỏa,máy báy,xe máy,cano…
Hình 1.2.1 Các loại phương tiện GTVT
Trang 15 Hệ thống trang thiết bị phụ trợ: Thông tin tín hiệu, biển báo, đèn đường.
Hình 1.2.3 Biển báo và đèn tín hiệu
Trang 16Phân loại hạ tầng giao thông:
Các tuyến đường ray, cầu sắt, đường hầm, các nhà ga
Hệ thống thông tin tín hiệu đường sắt
-Hạ tầng đường sông bao gồm:
Các bến ,cảng sông,luồng lạch,kè bờ,kênh mương…
-Hạ tầng đường biển bao gồm:
Các cảng biển, cảng container, cảng nước sâu,
Các công trình phục vụ vận tải đường biển như hoa tiêu, hải đăng
Hạ tầng hàng không gồm:Sân bay,đường băng,hệ thống điều khiển dẫn đường,kiểmsoát không lưu…
1.2.3 Các phương thức vận tải
-Vận tải đường bộ:Là phương thức phổ biến nhất
Ưu điểm: Linh hoạt trong quá trình vận chuyển,không phụ thuộc vào thời gian
-Vận tải đường sắt:
Ưu điểm:Vận chuyển khối lượng hàng hóa lớn, phí vận chuyển thấp,chỉ vận chuyểntheo lộ trình cố định, không thể đưa hàng hóa về tới đích cuối cùng mà cần có giaiđoạn trung gian
Trang 17-Vận tải hàng không
Ưu điểm:Nhanh chóng, khoảng cách xa,Khối lượng vận chuyển hàng hóa khôngnhiều,Chi phí vận chuyển cao nhưng không thể đưa hàng hóa về tới đích cuối cùng màphải thông qua các loại hình vận chuyển khác
-vận tải đường thủy/hàng hải:
Ưu điểm:Vận tải hàng hóa đường thủy có thể vận chuyển hàng hóa với khối lượnglớn,chậm hơn so với các loại hình vận chuyển khác và phụ thuộc nhiều vào yếu tố thờitiết
Các phương tiện thông tin nói chung được chia thành hai phương pháp thông tin cơ bản, đó là thông tin vô tuyến và thông tin hữu tuyến Mạng thông tin vô tuyến ngày nay đã trở thành một phương tiện thông tin chủ yếu, thuận tiện cho cuộc sống hiện đại
Ngoài ra còn có các loại vận tải khác như cáp treo…
1.2.4 An toàn giao thông
Dòng chảy nhập cư về thành phố rất lớn của người dân, chính quyền tại đó phải đưa ranhiều giải pháp nhằm giải quyết các vấn đề gia tăng từ không gian công cộng, quản trịmôi trường cho đến sự bùng nổ của các phương tiện giao thông.Công nghệ có thể giúpkiểm soát mức độ tăng trưởng cũng như đóng vai trò quan trọng trong điều tiết nềnkinh tế hay không? Hàng loạt dự án trong việc sử dụng công nghệ để giải quyết nhữngthách thức về xe cộ, giao thông, thời tiết, sử dụng năng lượng, quản lý nước, và thiếtlập chính sách nhằm tăng tính an toàn cho người dân
Việc đảm bảo an toàn giao thông giúp người tham gia giao thông tránh được tainạn,giảm thiểu chấn thương khi tai nạn xảy ra …
Để việc đảm bảo an toàn giao thông được hiệu quả cần nâng cao giáo dục về an toàngiao thông,cải thiện văn hóa khi tham gia giao thông của mọi người.Đặc biệt nâng cấp
cở sở hạ tầng ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giúp giao thông ngày càng thông minh,hiệnđại hơn
1.3 Giới thiệu chung về hệ thống GTTM
1.3.1 Sự hình thành hệ thống GTTM
Vấn đề đặt ra là:
Trang 18-Làm thế nào để thu thập được kịp thời thông tin về lưu lượng xe tại các điểm giaocắt? Thông tin về trạng thái của các tuyến đường?
-Truyền vá xử lí thông tin này như thế nào? Truyền thông tin đén đối tượng nào vàcách ? Truyền nận như thế nào?
Và để giải quyết những vấn đề trên cần thiết phải vận dụng lí thuyết hệ thống vànhững thành tựu mới của CNTT,Điện tử-Viễn thông,Tự động hóa,Điều khiển học…
Với những cố gắng đàu tiên là các dự án xây dựng hệ thống quản lí,điều khiển giaothông bằng máy tính ở Mỹ,Châu Âu,Nhật Bản trong những năm 1970 đó là khởi đầucho hệ thống Giao thông thông minh trên thế giới
1.3.1 Định nghĩa hệ thống GTTM
Hệ thống giao thông thông minh (Intelligent Transport System ) là hệ thống ứng dụngcông nghệ cao bao gồm điền khiaanr ,điện tử,tin học và viễn thông trong lĩnh vực giaothông để quản lí,điều hành hoạt đọng GTVT
ITS là một hệ thống lớn, trong đó con người, phương tiện giao thông, mạng lưới
đường giao thông là các thành phần của hệ thống, liên kết chặt chẽ với nhau nhằm bảo
đảm cho hệ thống GTVT đạt các mục tiêu:
Giảm tai nạn giao thông, giảm ùn tắc giao thông
Tăng hiệu quả vận chuyển
Tạo điều kiện thuận lợi tối đa cho việc đi lại
Giảm ô nhiễm môi trường
Nhật Bản, Singapore, Mỹ là các nước điển hình triển khai ITS
1.3.2 Lợi ích của ITS
Hệ thống GTTM cung cấp 5 nhóm lợi ích quan trọng thông qua:
1) Tăng độ an toàn,
2) Cải thiện hiệu suất hoạt động, đặc biệt là giảm ùn tắc,
3) Tăng cường tính di động và tiện lợi
4) Cung cấp các lợi ích về môi trường
Trang 195) Tăng năng suất, tăng trưởng kinh tế, việc làm.
Hệ thống GTTM đang góp phần tăng khả năng an toàn xe
Ví dụ: Tại Mỹ việc sử dụng HT điều khiển đèn tín hiệu giao thông ở Mỹ đã cải thiệnlưu lượng giao thông đáng kể:
Giảm điểm dừng 40%,
Giảm thời gian đi lại 25%,
Cắt khí đốt tiêu thụ 10% (1,1 triệu gallon khí đốt hàng năm),
Giảm phát thải 22% (cắt giảm phát thải carbon dioxide hàng ngày lên đến 9.600 tấn)
ITS có thể đóng góp đáng kể vào việc giảm ùn tắc (Ùn tắc giao thông đã làm tốn chiphí cho hành khách Hoa Kỳ 4,2 tỷ giờ; 2,8 tỷ gallon nhiên liệu mỗi năm, gây thiệt hạicho nền kinh tế Hoa Kỳ lên đến 200 tỉ đô mỗi năm)
Và Mỹ đã thực hiện một chương trình thông tin giao thông thời gian thực quốc gia,ước tính chi phí giá trị chương trình là 1,2 tỷ USD, nhưng mang lại lợi ích giá trị 30,2
tỷ USD, một tỷ lệ lợi ích : chi phí là 25:1
Còn tại Nhật Bản, Hệ thống GTTM đóng vai trò rất quan trọng trong nỗ lực để đạtđược mục tiêu năm 2010:
Giảm thải 31 triệu tấn CO2 so với mức năm 2001, trong đó 11 triệu tấn tiết kiệm từ cảithiện lưu lượng giao thông và 11 triệu tấn từ tiết kiệm việc sử dụng hiệu quả hơn cácloại xe
Hệ thống GTTM có tỷ suất lợi nhuận cao khi so sánh với đầu tư truyền thống vềđường cao tốc, ước tính tỷ lệ khoảng 9:1
1.3.3 Tiêu thức phân loại cách tiếp cận ITS
Các tiêu thức phân loại chính
● Phân theo dịch vụ mà ITS cung cấp cho người sử dụng
● Phân theo lĩnh vực ứng dụng
Trang 20● Phân theo quan hệ giữa các bộ phận hợp thành hệ thống giao thông thông minh
*Phân theo dịch vụ mà ITS cung cấp cho người sử dụng
Tổ chức tiêu chuẩn hóa quốc tế ISO phân ITS thành 12 miền DV:
1 Thông tin cho khách hàng
2 Điều hành và quản lí giao thông
3 Phương tiện
4 Chuyên chở hàng hóa
5 Nhóm dịch vụ giao thông công cộng
6 Nhóm dịch vụ khẩn cấp
7 Nhóm dịch vụ thanh toán điện tử liên quan đến giao thông
8 An toàn cá nhân trong giao thông đường bộ
9 Nhóm dịch vụ giám sát thời tiết và điều kiện môi trường
10 Quản lí và phối hợp trong việc phản ứng với thiên tai
11 Nhóm dịch vụ an ninh quốc gia
12 Quản lí dữ liệu ITS
Trong mỗi miền dịch vụ lại chia thành các nhóm DV,mỗi nhóm dịch vụ lại chia thành các dịch vụ cho người sử dụng Ví dụ như:
Bảng 2.3.3 Một số miền dịch vụ
2 Điều hành và
quản lí giao thông
2.1 Quản lí giao thông
Giám sát giao thôngQuản lí đường cao tốcQuản lí bề mặt phố
Phân quyền ưu tiên cho điều khiển giaothông(ưu tiên tín hiệu)
Quản lí làm đường dự phòngthông báo tình hình giao thôngPhối hợp trong điều khiển đường cao tốc và mặt đường
Trang 21Quản lí nút cao tốcQuản lí bãi đỗ xeQuản lí gaio thông trong vùng làm việc
2.2 Quản lí sự cố liên quan đến gaio thông
Xác định và giám sát sự cốTrợ giúp hàn khách tại hiện trườngTrợ giúp lái xe tại hiện trường
Quản lí và giám sát nguyên vật liệu nguy hiểm
* Phân theo lĩnh vực ứng dụng:
− Theo Bộ Giao thông Mỹ, ITS có 16 lĩnh vực ứng dụng chính trong đó:
Phương tiện giao thông thông minh có 03 lĩnh vực:
Trang 226) Quản lí vận tải hành khách
12) Quản lí xe kinh doanh vận tải
*Phân theo quan hệ giữa các bộ phận hợp thành HT GTTM
Cũng giống như hệ thống giao thông, ITS cũng bao gồm 3 bộ phận cấu thành:
Cơ sở hạ tầng giao thông, cả trên và dưới bề mặt (như hệ thống tín hiệu giao thông,cảm biến, trạm thu phí,…) Ký hiệu là I (Infrastructure)
-Phương tiện giao thông: gồm các loại phương tiện, mức độ an toàn và sử dụng cáccông nghệ tiên tiến Ký hiệu là V (Vehicle)
-Yếu tố con người- Các hành vi, sở thích và việc sử dụng các loại hình giao thông
cùng với những quy định bắt buộc Ký hiệu là U (User) hoặc T (Traveller).
Để cho tiện, có thể dung một số ký hiệu để nêu lên mối quan hệ giữa các thành phầnnhư: V2V (xe với xe), V2I (xe với đường)
1.4 Hướng tiếp cận trên thế giới của trí tuệ nhân tạo trong GTVT
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 không chỉ là sự phát triển công nghệ trong lĩnh vựccông nghệ thông tin và truyền thông mà đây sẽ là làn sóng của các giải pháp đột phá
về công nghệ trong nhiều lĩnh vực như công nghệ sinh học, công nghệ nano, nănglượng tái tạo, công nghệ vật liệu, tính toán lượng tử và đặc biệt là trí tuệ nhân tạo
Trang 23Đối với lĩnh vự giao thông, những chiếc xe tải không người lái đã vận hành trơn trutại các mỏ khoáng sản ở Tây Úc vài năm nay Tại Mỹ, Uber đã thử nghiệm xe tảikhông người lái OTTO giao hàng xuyên tiểu bang Chức năng lái tự động (autopilot)
đã được triển khai đại trà trên nhiều mẫu xe hơi, từ tất cả các nhà sản xuất xe lớn Cácchuyên gia Trí tuệ Nhân tạo tin rằng xe robot sẽ càng lúc càng tối ưu và phổ biến đếnmột lúc mà con người sẽ bị cấm điều khiển xe
Để xây dựng thành phố thông minh các thành phố lớn trên thế giới đã dành 1 tỷ USDmỗi năm cho hệ thống thông minh và dự kiến con số này sẽ tăng 12 tỷ USD hoắc hơnnữa trong 10 năm tới Tiêu chí đánh giá đối với một thành phố thông minh bao gồm 6phương diện kinh tế thông minh,quản lí thông minh,giao thông thông minh,cuộc sốngthông minh và con người thông minh và công nghệ đã giúp các thành phố lớn trở nênthông minh hơn
Hình 1.4.1 Thành phố thông minh
Trang 241.4.1 Thiết bị đeo và điện thoại thông minh
Công nghệ hội tụ đã dẫn đến sự gia tăng của các thành phố thông minh.Những giảipháp kĩ thuật số,công nghệ và thông tin truyền thông nhằm giúp vận hành và quản lí
đô thị dễ dàng hơn.Ý tưởng kết nối nhiều thiết bị lại với nhau có thể giải quyết nhiềuvấn đề của cuộc sống,tiêu biểu là thiết bị đeo và điện thoại thông minh.Điều này giúp
cư dân thành phố có thể tương tác với hệ thống kĩ thuật nơi họ đang sống đây là mộtphần trong Internet vạn vật(IoT)
Ví dụ:Tiểu bang Utah ở Mỹ đã thử nghiệm kết hợp kính Google Glass với ứng dụng
điện thoại di động mang đến hình ảnh thời gian thực,từ đó người dùng sẽ nhận đượcthông báo khi chuyến xe lửa hay xe buýt gần đến,xem thông tin về các tuyếnđường,theo dõi các phương tiện giao thông khác di chuyển
Hình1.4.2 Thiết bị đeo thông minh
1.4.2 Không gian sống công nghệ
Thành phố thông minh không chỉ có kết nối theo đó tòa nhà trong tương lai có thể tựvận hành với cấu trúc hạ tầng tương tác và nguồn năng lượng năng động hơn.Các nhànghiên cứu về khoa học xây dựng chỉ ra 3 loại hình cấu trúc nahf trong tương lai baogồm:sinh hoạt,tái tạo và thích ứng.Nhưng tòa nhà mới được cung cấp bởi tài nguyênmôi trường tự nhiên,khai thác nước mưa để sử dụng làm nguồn nước,láy gió và ánhsáng để cung cấp năng lượng Một dự án được gọi là ExoBuiding của Đại họcNottingham với cấu trúc giông như cái lếu có khả năng đọc dữ liệu sinh lí con người
từ thiết bị đeo,từ dữ liệu thu thập được ngôi nhà sẽ tự thay đổi kích thước,hình dạngphù hợp với tiêu chuẩn con người
Trang 25Hình 1.4.3 Không gian sống công nghệ
1.4.3 Giao thông và cảnh báo thông minh
Những thông tin phát ra xung quanh chúng ta nhằm đưa ra các chỉ số đang dần trở nênphổ biến và được triển khai trên thế giới.Hệ thống tàu ngầm The London Udergroundhiện đang sử dụng một bộ cảm biến kết hợp nền tảng điện toán đám mây Azure củaMicrosoft nhằm theo dõi các vấn đề phát sinh của hệ thống,đo nhiệt độ,độ rung,độ ẩm
và hiển thị cảnh báo người dân xung quanh
Thành phố London còn đưa ra thử nghiệm một hệ thống đèn giao thông mới có khảnăng phát hiện nhiều người đi xe đạp đang tiếp cận và điều chỉnh đèn màu xanh để hỗtrợ phân bổ lưu lượng giao thông Đây là ý tưởng nhằm làm giảm ùn tắc trong giờ caođiểm Tuy nhiên, điều này có thể là không cần thiết nếu tuyến đường dành cho người
đi xe đạp SkyCycle được triển khai Đây là giải pháp được đưa ra với 220km tuyếnđường dành cho xe đạp được treo trên các đường ray Điều này không chỉ giảm tắcnghẽn mà còn an toàn hơn đối với người đi xe đạp
Nhưng không chỉ riêng London tham gia các cuộc cách mạng thành phố thông minh.Glasgow của Ailen đã chi 24 triệu bảng Anh để lắp đặt đèn đường phố chiếu sáng chongười đi bộ và người đi xe đạp Các đèn đường này còn được tích hợp cảm biến chophép theo dõi lưu lượng trên các tuyến đường Hay như thành phố Bristol đang thuthập dữ liệu về sức khỏe, tình trạng ô nhiễm và phân thích thông tin bằng cách sử dụng
tổ hợp các giải pháp được gọi là 'Hệ điều hành thành phố'
Trang 26Hình 1.4.4 Hệ thống đường phố đền đường thử nghiệm ở thành phố Anh
Giao thông của thành phố sẽ an toàn và hiện đại hơn khi sử dụng hệ thống giao thôngthông minh (ITS) làm hệ thống trung tâm Hệ thống đường cao tốc tự động (AHS) làmột dịch vụ của ITS, cho phép cảnh báo nhanh về tai nạn và thông tin giao thông khidùng thiết bị di động Một ví dụ đáng chú ý khác là thủ đô Stokholm của Thụy Điển
đã lắp đặt 18 máy giám sát, sử dụng công nghệ RFID với các hệ thống máy camera vàmáy quét (scanner) để nhận dạng tự động tất cả các phương tiện trên đường dẫn vàotrung tâm.Với những thiết bị này, các phương tiện đi vào hoặc đi ra khỏi thành phốtrong thời gian từ 6h30 đến 18h30 các ngày trong tuần (trừ thứ Bảy và Chủ nhật) đềuphải đóng phí ùn tắc giao thông Nhờ vậy, mức độ ùn tắc giao thông của thành phố đãgiảm 25%, đồng thời lượng phát thải khí nhà kính giảm 40%
1.4.4 Quản lí môi trường và năng lượng
Các thành phố lớn đang tập trung vào xây dựng hệ thống mạng lưới nhằm thu thậpthông tin để phân tích, đánh giá tổng quan về môi trường Song song với đó là pháttriển các ứng dụng điều khiển tương tác, cảnh báo sớm và hỗ trợ xử lý sự cố Các ứngdụng này được dựa nền tảng dịch vụ tương tác thông minh, cho phép cơ quan quản lý,
cư dân thành phố và mọi thành phần kinh tế, xã hội tham gia đóng góp xây dựng môitrường Cùng với đó thì tiết kiệm năng lượng là một trong những tiêu chí hàng đầu củathành phố thông minh Lưới điện thông minh điện kết hợp với hệ thống phân phốinăng lượng mới, như bể cấp nhiên liệu hay sử dụng nguồn tài nguyên tái tạo (mặt trời,gió…) Tất cả cộng đồng liên kết với nhau để sử dụng năng lượng hiệu quảhơn bằng
hệ thống thế hệ mới và công nghệ thông tin – truyền thông (ICT) Việc quản lý năng
Trang 27lượng bao gồm quản lý mức tiêu thụ và tăng cường tiết kiệm năng lượng Hiện tại,thuật ngữ BEMS (building energy management systems) được nhắc đến như một dịch
vụ quản lý năng lượng và đáp ứng tức thời nhu cầu, nhưng đồng thời vẫn tiết kiệmnăng lượng cho nhiều người sử dụng ở mức tiện nghi Italy, Malta và Texas đang ápdụng các đồng hồ đo và công cụ thông minh để giúp lưới điện của thành phố họ ổnđịnh, hiệu quả hơn, và sẵn sàng tích hợp với các nguồn năng lượng tái tạo và xe điện
Hình 1.4.5 Mạng lưới điện và năng lượng thông minhTại châu Á, điển hình với thành phố Songdo ở Hàn Quốc được xem là thành phốthông minh đầu tiên trên thế giới Cảm biến ở đây có khả năng giám sát tất cả mọi thứ
từ nhiệt độ, việc sử dụng năng lượng và lưu lượng giao thông Các chất thải gia đìnhđược hút thẳng từ nhà bếp thông qua một mạng lưới các đường hầm dưới lòng đất đểlàm giảm chi phí cho các trung tâm xử lý Tại đây chúng ta sẽ không nhìn thấy xe chởrác trên đường phố Không chỉ Songdo mà nhiều thành phố cũng đã thành công trongviệc ứng dụng công nghệ cao như Masdar (tiểu vương quốc Ả-rập Abu Dhabi) vàParedes (Bồ Đào Nha) nhằm tác động tối thiểu đến môi trường và cung cấp những tiệnnghi công nghệ cao như sử dụng năng lượng mặt trời để điều hòa không khí, và hệthống xử lý chất thải bằng khí nén thay vì xe rác Thành phố Masdar mong muốn có
Trang 28thể điều chỉnh khu trung tâm theo thời gian thực vì vậy họ thiết kế thành phố có thể làđầu tiên trên thế giới có khả năng phát triển bền vững về kinh tế và môi trường, khôngthải khí carbon khi hoạt động Trong khi đó ở Ấn Độ, nơi mà người dân sống ở đô thịđược dự đoán sẽ tăng đến 31% vào năm 2026, chính phủ nước này đã đưa kế hoạchđầu tư 1,2 tỷ USD vào 100 thành phố thông minh mới nhưng dường như con số nàychẳng thấm vào đâu so với sự bùng nổ dân số.
1.4.5 An ninh và các nguy cơ tiềm ẩn
Có một nhược điểm mà các thành phố ứng dụng loại hình quản lý công nghệ cao gặpphải là tính minh bạch dữ liệu người dùng Các chuyên gia cảnh bảo rằng thành phốthông minh có thể trở thành thảm họa nếu giới lãnh đạo không đáp ứng được nhữnghứa hẹn hoặc thực thi các chính sách mà không tham khảo ý kiến người dân Nhữngtính năng giám sát tạo nên lượng dữ liệu khổng lồ và nó có thể được các công ty lớnmua lại
Ví dụ như hàng loạt điểm phát Wi-Fi tại thành phố London đã theo dõi người đi đườngbằng cách xác định các kết nối không giây với điện thoại thông minh Thông tin nhưngười dùng đến của cửa hàng nào, trong bao lâu đều được bán cho các nhà tiếp thị.Vàkhi thành phố hoạt động dựa trên một hệ điều hành thì khả năng lớn sẽ trở thành mụctiêu của tin tặc Các cơ sở hạ tầng giao thông, kiểm soát không lưu, đèn chiếu sáng và
hệ thống điều của mỗi tòa nhà trong thành phố khi trở thành nạn nhân thì nguy cơthảm họa giống như các bộ phim Hollywood đều có thể diễn ra Ví dụ, hiện đang có200.000 cảm biến kiểm soát giao thông được lắp đặt trên thế giới, từ Melbourne đếnLondon có thể bị hack bất kỳ lúc nào Làm gì để bảo vệ để thành phố thông minh?Các chính phủ cần phải có trách nhiệm hơn khi quyết định áp dụng các giải pháp,không chỉ tập chung tìm kiếm chức năng hoàn hảo, mà phải dành thời gian để hiểu các
hệ thống an ninh và đảm bảo rằng chúng thực sự hoạt động có hiệu quả Hạ tầng anninh thành phố thông minh phải bao gồm một trung tâm giám sát khẩn cấp và chốngchịu trước thảm họa, quản lý và đánh giá an ninh và đảm bảo quản lý nhân dạng
1.5 Kết luận
Chương 1 tổng quan Trí tuệ nhân tạo tìm hiểu lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo ,hệthống giao thông vận tải từ đó tìm hiểu về hệ thống giao thông thông minh được hìnhthành,phát triển để đáp ứng nhu cầu của công nghệ,nhu cầu của con người trong mọi
Trang 29CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG MẠNG NUERAL TRONG NHẬN DẠNG
BIỂN SỐ XE2.1 Kiến trúc tổng quan về hệ thống nhận diện biển số xe
Hệ thống nhận diện biển số xe thường có những bước sau:
-Thu nhận ảnh (có thể chụp từ camera thường hay camera hồng ngoại)
-Tách biển số trong ảnh,chỉnh sử góc lệnh
-Phân đoạn các kí tự
-Nhận dạng
-Kiểm tra cú pháp
2.1.1 Các ứng dụng liên quan đến hệ thống nhận diện biển số xe
Được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:
-Hệ thống tự động thu thuế xe
-Hệ thống bãi giữ xe thông minh
-Kiểm soát và quản lí các điểm giao thông
-Kiểm soát lưu lượng xe
2.1.2 Những khó khăn trong nhận diện biển số xe
Trang 30Các dendrites là các dây mảnh, dài, gắn liền với soma, chúng truyền dữ liệu(dướidạng xung điện thế) đến cho soma xử lý
Bên trong soma các dữ liệu đó được tổng hợp lại, có thể xem gần đúng sự tổnghợp ấy như là một phép lấy tổng tất cả các dữ liệu mà neural nhận được.Một loại dâydẫn tín hiệu khác cũng gắn với soma là các axon
Axons có khả năng phát các xung điện thế, chúng là các dây dẫn tín hiệu từneural đi các nơi khác Chỉ khi nào điện thế trong soma vượt quá một giá trị ngưỡngnào đó thì axon mới phát một xung điện thế, còn nếu không thì nó ở trạng thái nghỉ.Axon nối với các dendrites của các neural khác thông qua những mối nốiđặc biệt gọi là synapse Khi điện thế của synapse tăng lên do các xung phát ra từ axonthì synapse sẽ nhả ra một số chất hoá học (neurotransmitters); các chất này mở "cửa"trên dendrites để cho các ions truyền qua Chính dòng ions này làm thay đổiđiện thế trên dendrites, tạo ra các xung dữ liệu lan truyền tới các neural khác
Tóm lại, hoạt động của một neural như sau: neural lấy tổng tất cả các điện thế vào mà
nó nhận được, và phát ra một xung điện thế nếu tổng ấy lớn hơn một ngưỡng nào
đó Các neural nối với nhau ở các synapses Synapse được gọi là mạch khi nócho phép truyền dẫn dễ dàng tín hiệu qua các neural khác Ngược lại, một synapse yếu
sẽ truyền dẫn tín hiệu rất khó khăn.Các synapses đóng vai trò rất quan trọngtrong sự học tập Khi chúng ta học tập thì hoạt động của các synapses đượctăng cường, tạo nên nhiều liên kết mạnh giữa các neural.Người nào học càng giỏithì càng có nhiều synapses và các synapses ấy càng mạnh mẽ, hay nói cách khác, thìliên kết giữa các neural càng nhiều, càng nhạy bén
2.2.2 Nureal nhân tạo
Neural nhân tạo là một đơn vị tính toán có nhiều đầu vào và một đầu ra, mỗiđầu vào đến từ một liên kết Đặc trưng của neural là một hàm kích hoạt phi tuyếnchuyển đổi tổ hợp tuyến tính của tất cả các tín hiệu đầu vào thành tín hiệu đầu ra.Hàm kích hoạt này đảm bảo tính chất phi tuyến cho tính toán của mạngNureal