Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát hiện bảng hiệu giao thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN VIỆT TIẾN THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHÚNG CHO MÁY PHÁT HIỆN BẢNG HIỆU GIAO THÔNG Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 60 52 70 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2013 CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hƣớng dẫn khoa học: TS TRƢƠNG QUANG VINH (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: PGS TS LÊ TIẾN THƢỜNG (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: TS CHẾ VIẾT NHẬT ANH (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 11 tháng 07 năm 2013 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) PGS TS LÊ TIẾN THƢỜNG TS TRƢƠNG QUANG VINH TS HOÀNG TRANG TS CHẾ VIẾT NHẬT ANH TS VÕ NGUYỄN QUỐC BẢO Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn đƣợc sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN VIỆT TIẾN MSHV: 11140064 Ngày, tháng, năm sinh: 11/07/1987 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 60 52 70 I TÊN ĐỀ TÀI: Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát bảng hiệu giao thông II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát bảng hiệu giao thông Thực kit Beagle Board III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/01/2013 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013 V CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS TRƢƠNG QUANG VINH Tp HCM, ngày tháng năm 2013 CÁN BỘ HƢỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TRƢỞNG KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) Lời cám ơn GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh LỜI CÁM ƠN Em xin gởi đến TS.Trƣơng Quang Vinh lời cảm ơn chân thành với trân trọng lòng biết ơn sâu sắc hƣớng dẫn đầy chu đáo nhiệt tình Thầy dẫn dắt, tạo cho em cách tƣ làm việc cách khoa học, hƣớng em đến đề tài khoa học mẻ, tiếp cận với công nghệ đại Em xin chân thành cám ơn thầy cô ngành Kỹ Thuật Điện Tử hết lòng dạy dỗ truyền đạt cho em kiến thức quí báu Con xin gởi đến cha mẹ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc Cha mẹ nuôi nấng dạy dỗ nên ngƣời chỗ dựa tinh thần vững cho đời Tôi xin cảm ơn bạn học tập, giúp đỡ, động viên bƣớc đƣờng nghiên cứu Tp Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2013 Học viên Nguyễn Việt Tiến HVTH: Nguyễn Việt Tiến -i- Tóm tắt luận văn GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh TÓM TẮT LUẬN VĂN Hệ thống nhúng phát nhận dạng biển báo giao thông đƣợc dùng để phát biển báo giao thông hỗ trợ cho ngƣời lái xe để nâng cao tính an tồn nhƣ giúp việc lƣu thơng đƣợc thuận lợi Đề tài thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát nhận dạng biển báo giao thông sử dụng thƣ viện OpenCV Intel phát triển, chƣơng trình Qt – Everywhere đƣợc thực kit Beagleboard xM hệ thống đƣợc tích hợp lõi Cortex A8 có hỗ trợ mạnh ứng dụng xử lý ảnh Thuật tốn đƣợc trình bày đề tài bao gồm ba bƣớc chính: phân đoạn, nhận dạng phân lớp Do đặc điểm biển báo giao thông màu đỏ, màu vàng, màu xanh dƣơng hình dạng hình trịn, hình tam giác nên phân đoạn gồm hai phần phân đoạn màu phân đoạn hình học Phân đoạn màu gồm màu đỏ, màu vàng màu xanh dƣơng Phân đoạn hình học áp dụng phƣơng pháp Affine Moment Invariant để nhận dạng hình trịn hình tam giác Nhận dạng kết hợp hai phân đoạn phân đoạn màu sắc phân đoạn hình học Phƣơng pháp phân lớp sử dụng thuật toán Support Vector Machines (SVMs) phƣơng pháp có tốc độ phân lớp nhanh độ xác cao Kết thực nghiệm đánh giá đƣợc thuật toán đƣợc đề xuất mang lại hiệu cao ứng dụng vào thực tế HVTH: Nguyễn Việt Tiến - ii - GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Abstract ABSTRACT Embedded system for traffic sign detection and recognition are used to detect the traffic sign and support the driver for safety as well as comfortable driving This embedded system uses OpenCV library developed by Intel, Qt - Everywhere program and performed on Beagle Board xM kit integrated system Cortex A8 core with strong support for image processing applications The algorithm presented in this subject consists of three main steps: segmentation, recognition and classification Because the colors of traffic signs are red, yellow, blue and the shapes are circles and triangles, traffic sign detection is based on color segmentation and geometry segmentation Color segmentation are applied on red, yellow, and blue Geometric segmentation uses method Affine Invariant Moment for identification of circles and triangles Identification is a combination of the two segments, including color segmentation and geometric segmentation Classification method uses Support Vector Machines algorithm (SVMs) that is layered method with quick speed and high accuracy The experimental results show that the proposed algorithm is highly effective and can be applied in practice HVTH: Nguyễn Việt Tiến - iii - Lời cam đoan GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan kết đề tài thực chƣa công bố cơng trình khoa học trƣớc Ngƣời cam đoan Nguyễn Việt Tiến HVTH: Nguyễn Việt Tiến - iv - GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Mục lục MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv MỤC LỤC v DANH SÁCH HÌNH VẼ vii DANH SÁCH BẢNG BIỂU ix CHƢƠNG I: MỞ ĐẦU .1 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Các khó khăn việc nhận dạng 1.4 Giới hạn đề tài .4 1.5 Bố cục luận văn CHƢƠNG II: KHÁI QUÁT HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG 2.2 Các chuẩn qui định biển báo giao thơng .7 2.2.1 Nhóm biển hiệu lệnh 2.2.2 Nhóm biển báo cấm 2.2.3 Nhóm biển báo nguy hiểm 2.3 Phƣơng pháp hoạt động chung hệ thống nhúng phát nhận dạng biển báo giao thông 2.3.1 Tiền xử lý 2.3.2 Phát biển .8 2.3.3 Nhận dạng biển 2.4 Ứng dụng hệ thống nhúng phát biển báo giao thông CHƢƠNG III: CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG 11 3.1 Khảo sát cơng trình nghiên cứu 11 3.1.1 Ảnh đầu vào 12 3.1.2 Tiền xử lý 12 3.1.3 Phát biển 13 HVTH: Nguyễn Việt Tiến -v- GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Mục lục 3.1.4 Nhận dạng biển 24 3.1.5 Phân lớp 24 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 28 3.2.1 Hƣớng tiếp cận 28 3.2.2 Phƣơng pháp .29 CHƢƠNG IV: THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHÚNG CHO MÁY PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG .31 4.1 Tổng quan hệ thống 31 4.1.1 Hardware 32 4.1.2 Software 37 4.2 Giải thuật 41 4.2.1 START & PREPROCESS 43 4.2.2 COLOR SEGMENTATION 45 4.2.3 GEOMETRY SEGMENTATION 47 4.2.4 FEATURE EXTRACTION 50 4.2.5 RECOGNITION .53 4.2.6 END PROCESS 54 CHƢƠNG V: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM .56 5.1 Chƣơng trình phát nhận dạng biển báo giao thông .56 5.1.1 Giao diện chƣơng trình 56 5.1.2 Các chế độ hoạt động chƣơng trình 60 5.2 Kết đạt đƣợc 66 5.2.1 Thuật tốn phân đoạn hình học 69 5.2.2 Áp dụng phƣơng pháp chuyển sang ảnh binary 70 5.2.3 Thời gian xử lý cho khung hình 73 CHƢƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 74 6.1 Kết luận 74 6.2 Kiến nghị 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 76 HVTH: Nguyễn Việt Tiến - vi - GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Danh sách hình vẽ DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình Hình ảnh thể khó khăn việc phát nhận dạng biển báo giao thông Hình Mơ hình chung sử dụng rộng rãi Hình Mơ hình chung sử dụng rộng rãi 11 Hình (a) Color Mode Image, (b) Black and White Mode Images, (c) Smooth image using Gaussian filter, and (d) Binary result image after using Gaussian filter and Canny edge detection techniques [4] 12 Hình Không gian màu HSV 14 Hình Hình trịn biểu diễn màu sắc (Hue) .15 Hình Các bước để tách vùng ảnh chứa biển báo giao thơng ảnh [13] 16 Hình Phương pháp phân đoạn màu dùng YcbCr [10] 18 Hình Ví dụ phương pháp chuyển đổi màu Cột bên trái: Hình ảnh gốc Cột giữa: chứa kênh màu đỏ tương ứng hình ảnh Cột bên phải: hình ảnh chuyển cách sử dụng màu đỏ liệu tham khảo cục [12] .19 Hình 10 Phân đoạn hình học bên biển báo [3] .21 Hình 11 Lưu đồ áp dụng watershed [3] 22 Hình 12 Generation of the candidate regions for mutually occluding traffic signs using watershed segmentation [3] 23 Hình 13 The TSC decision tree [9] 24 Hình 14 Kết nhận dạng ký tự sử dụng mạng Neural truyền thẳng nhiều lớp [7] 26 Hình 15 Quá trình thực đề tài 30 Hình 16 Sơ đồ tổng quan hệ thống 31 Hình 17 Sơ đồ phần cứng phần mềm hệ thống phát nhận dạng biển báo giao thông 32 Hình 18 Camera Logitech HD C525 33 Hình 19 BeagleBoard xM 34 Hình 20 Beagleboard xM 35 Hình 21 Sơ đồ khối hệ thống BBxM 37 Hình 22 Sơ đồ giải thuật chung cho hệ thống nhúng phát nhận dạng biển báo giao thông 42 Hình 23 Sơ đồ giải thuật cho khối START & PREPROCESS 43 Hình 24 Sơ đồ giải thuật cho khối COLOR SEGMENTATION 45 Hình 25 Sơ đồ giải thuật cho khối GEOMETRY SEGMENTATION 47 Hình 26 Sơ đồ giải thuật cho khối FEATURE EXTRACTION 50 Hình 27 Sơ đồ giải thuật cho khối RECOGNITION 53 Hình 28 Sơ đồ giải thuật cho khối END PROCESS 54 Hình 29 Giao diện chương trình phát nhận dạng biển báo giao thông 56 HVTH: Nguyễn Việt Tiến - vii - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Hình 37 Chương trình hoạt động chế độ Video HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 64 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh 5.1.2.3Picture Hình 38 Picture Chƣơng trình phát nhận dạng biển báo giao thông với file ảnh cho trƣớc: HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 65 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Hình 39 Chương trình hoạt động chế độ Picture 5.2 Kết đạt đƣợc Đề tài phát nhận dạng biển báo giao thông đƣợc thực với 20 loại biển báo phổ biến Việt Nam đƣợc chia thành ba loại: Loại biển cấm:  Cấm đỗ xe  Cấm dừng đỗ xe  Cấm vƣợt tốc độ 30 km/h  Cấm vƣợt tốc độ 40 km/h  Cấm ngƣời  Cấm rẽ phải HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 66 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh  Cấm rẽ trái  Cấm quay đầu xe  Cấm ô tô  Cấm ô tô rẽ phải  Cấm ô tô rẽ trái  Cấm xe tải Loại biển cảnh báo:  Cảnh báo ngƣời  Cảnh báo đào đƣờng  Cảnh báo có cáp điện phía  Cảnh báo có đoạn cua bên phải  Cảnh báo có đoạn cua bên trái  Cảnh báo giao với đƣờng ƣu tiên Loại biển thông tin:  Thông tin rẽ phải  Thông tin rẽ trái Bộ huấn luyện cho loại biển đƣợc thực theo bảng sau: HÌNH BIỂN BÁO LABEL SỐ MẪU TRAINING cấm đỗ xe 100 cấm dừng đỗ xe 104 TÊN BIỂN BÁO HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 67 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh cấm vƣợt tốc độ 30 km/h 68 cấm vƣợt tốc độ 40 km/h 61 cấm ngƣời 27 cấm rẽ phải 124 cấm rẽ trái 217 cấm quay đầu xe 103 cấm ô tô 63 cấm ô tô rẽ phải 10 13 cấm ô tô rẽ trái 11 10 cấm xe tải 12 34 cảnh báo ngƣời 13 59 cảnh báo đào đƣờng 14 60 cảnh báo có cáp điện phía 15 14 HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 68 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh cảnh báo có đoạn cua bên phải 16 26 cảnh báo có đoạn cua bên trái 17 27 cảnh báo giao với đƣờng ƣu tiên 18 76 thông tin rẽ phải 19 45 thông tin rẽ trái 20 60 Bảng Bộ huấn luyện Phần đánh giá ƣớc lƣợng hiệu suất cho chƣơng trình phát nhận dạng biển báo giao thơng đƣợc trình chƣơng trƣớc Các thí nghiệm đƣợc thực bƣớc phân đoạn màu, phân đoạn hình học, nhận dạng phƣơng pháp phân lớp SVMs 5.2.1 Thuật toán phân đoạn hình học Đề tài “Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát bảng hiệu giao thông” áp dụng phƣơng pháp Affine Moment Invariant [1] để xác định hình trịn hình tam giác Kết nhận dạng hình học thuật tốn phân đoạn hình học có kết nhƣ sau: TÊN BIỂN BÁO cấm đỗ xe cấm dừng đỗ xe cấm vƣợt tốc độ 30 km/h cấm vƣợt tốc độ 40 km/h HVTH: Nguyễn Việt Tiến SỐ MẪU NHẬN DẠNG 57 59 50 40 - 69 - ĐỘ SỐ CHÍNH MẪU XÁC ĐÚNG (%) 57 100.00 59 100.00 50 100.00 40 100.00 Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh cấm ngƣời cấm rẽ phải cấm rẽ trái cấm quay đầu xe cấm ô tô cấm ô tô rẽ phải cấm ô tô rẽ trái cấm xe tải cảnh báo ngƣời cảnh báo đào đƣờng cảnh báo có cáp điện phía cảnh báo có đoạn cua bên phải cảnh báo có đoạn cua bên trái cảnh báo giao với đƣờng ƣu tiên thông tin rẽ phải thông tin rẽ trái TOTAL 14 86 157 77 45 10 19 46 44 14 14 84 157 77 45 10 19 45 44 14 100.00 97.67 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 97.83 100.00 100.00 22 22 100.00 17 17 100.00 75 26 32 898 74 26 32 894 98.67 100.00 100.00 99.55 Bảng Kết nhận dạng hình học Kết nhận dạng phƣơng pháp Affine Moment Invariant [1] có hiệu suất cao (99.55%) thời gian thực nhanh đáp ứng tốt cho xử lý thời gian thực nên phƣơng pháp Affine Moment Invariant đƣợc đề nghị sử đề tài 5.2.2 Áp dụng phương pháp chuyển sang ảnh binary Hệ thống phát nhận dạng biển báo giao thông sử sụng hai phƣơng pháp chuyển sang ảnh binary: phƣơng pháp cvAdaptiveThreshold phƣơng pháp OTSU 5.2.2.1 Phương pháp cvAdaptiveThreshold Hàm sử dụng: HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 70 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh cvAdaptiveThreshold(blob, blob, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 75, 10); TÊN BIỂN BÁO SỐ MẪU NHẬN DẠNG 57 59 50 40 14 86 157 77 45 10 19 46 44 14 SỐ MẪU ĐÚNG 47 49 41 36 12 72 130 62 39 8 14 42 43 ĐỘ CHÍNH XÁC (%) 82.46 83.05 82.00 90.00 85.71 83.72 82.80 80.52 86.67 100.00 80.00 73.68 91.30 97.73 57.14 cấm đỗ xe cấm dừng đỗ xe cấm vƣợt tốc độ 30 km/h cấm vƣợt tốc độ 40 km/h cấm ngƣời cấm rẽ phải cấm rẽ trái cấm quay đầu xe cấm ô tô cấm ô tô rẽ phải cấm ô tô rẽ trái cấm xe tải cảnh báo ngƣời cảnh báo đào đƣờng cảnh báo có cáp điện phía cảnh báo có đoạn cua bên phải 22 22 100.00 cảnh báo có đoạn cua bên trái 17 13 76.47 cảnh báo giao với đƣờng ƣu tiên 75 67 89.33 thông tin rẽ phải 26 22 84.62 thông tin rẽ trái 32 26 81.25 TOTAL 898 761 84.74 Bảng Kết nhận dạng biển báo giao thông áp dụng phương pháp cvAdaptiveThreshold 5.2.2.2 Phương pháp OTSU Hàm sử dụng: cvThreshold(blob, blob, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 71 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm TÊN BIỂN BÁO cấm đỗ xe cấm dừng đỗ xe cấm vƣợt tốc độ 30 km/h cấm vƣợt tốc độ 40 km/h cấm ngƣời cấm rẽ phải cấm rẽ trái cấm quay đầu xe cấm ô tô cấm ô tô rẽ phải cấm ô tô rẽ trái cấm xe tải cảnh báo ngƣời cảnh báo đào đƣờng cảnh báo có cáp điện phía cảnh báo có đoạn cua bên phải cảnh báo có đoạn cua bên trái cảnh báo giao với đƣờng ƣu tiên thông tin rẽ phải thông tin rẽ trái TOTAL GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh SỐ MẪU NHẬN DẠNG 57 59 50 40 14 86 157 77 45 10 19 46 44 14 18 21 37 32 11 71 130 61 31 7 15 43 43 ĐỘ CHÍNH XÁC (%) 31.58 35.59 74.00 80.00 78.57 82.56 82.80 79.22 68.89 87.50 70.00 78.95 93.48 97.73 42.86 22 21 95.45 17 15 88.24 75 68 90.67 26 32 898 20 25 682 76.92 78.13 75.95 SỐ MẪU ĐÚNG Bảng Kết nhận dạng biển báo giao thông áp dụng phương pháp OTSU Ta thấy hai phƣơng pháp chuyển đổi sang ảnh binary: phƣơng pháp cvAdaptiveThreshold (hiệu suất 84.74 %) phƣơng pháp OTSU (hiệu suất 75.95 %) phƣơng pháp cvAdaptiveThreshold có hiệu suất cao Do phƣơng pháp cvAdaptiveThreshold đƣợc đề nghị sử dụng đề tài HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 72 - Chƣơng V: Kết thực nghiệm GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh 5.2.3 Thời gian xử lý cho khung hình Thời gian để xử lý cho khung hình đƣợc thực nhƣ bảng sau: Thiết bị xử lý Thời gian xử lý khung ảnh (ms/frame) Computer ~ 84 87 Beagle Board ~ 414 460 Bảng Thời gian xử lý cho khung hình HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 73 - Chƣơng VI: Kết luận kiến nghị GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh CHƢƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 Kết luận Trong trình thực hiện, đề tài vào nghiên cứu ứng dụng thuật toán để thiết kế hệ thống nhúng phát nhận dạng biển báo giao thông Dựa sở lý thuyết thuật toán nhƣ tìm hiểu cơng trình nghiên cứu trƣớc, đề tài thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát nhận dạng biển báo giao thông Tuy nhiên, đề tài chƣa khảo sát cho tất dạng yếu tố tác động lên biển báo nhƣ tất loại biển báo Các khảo sát dừng lại dạng bản, nhƣ trƣờng hợp tiêu biểu mang tính phổ biến điều kiện mơi trƣờng bình thƣờng Bộ huấn luyện đề tài chƣa lấy hết trƣờng hợp có biển báo giao thơng, điều kiện cịn hạn chế nên chƣa khảo sát tính thực tiễn loại biển báo giao thông 6.2 Kiến nghị Mở rộng cho nhiều dạng biển báo khác nhau, dẫn quy luật để áp dụng từ kết khảo sát để nâng cao hiệu nhƣ tốc độ xử lý Mở rộng đề tài:  Thực phƣơng pháp rút đặc trƣng tốt để giảm số lƣợng vector đặc trƣng, từ giúp việc nhận dạng nhanh hơn, thời gian xử lý nhanh  Tiến hành thực cho biển báo bị tác động nhiều loại môi trƣờng khác nhƣ trời mƣa, trời tối, ánh sáng yếu, ánh nắng gắt làm biển báo bị phản quang, tình trạng sƣơng mù, hình ảnh bị mờ chuyển động nhanh HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 74 - Chƣơng VI: Kết luận kiến nghị GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh xe hay xe qua đoạn đƣờng có nhiều ổ gà … dẫn qui luật phƣơng pháp giải cho điều kiện tác động nhƣ  Nhận dạng loại biển báo bị hƣ hỏng biến dạng, bị che phủ phần xây dựng phƣơng pháp dự đốn hình ảnh cho biển báo  Khắc phục trƣờng hợp biển báo kếp hợp, liền kề hay nhiều biển báo bị đè lên làm ảnh hƣởng đến trình phát nhận dạng biển báo  Chia loại biển báo khác nhƣ biển thông tin, biển dẫn nhận dạng thêm thông tin để hỗ trợ ngƣời lái xe HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 75 - GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thanh Bui-Minh, Ovidiu Ghita, Paul F Whelan, Senior Member, IEEE, and Trang Hoang “A Robust Algorithm for Detection and Classification of Traffic Signs in Video Data” [2] Bui Minh Thanh, Truong Quang Vinh, Hoang Trang “An Automatic Licence Plate Recognition System Based on Support Vector Machine” Department of Electronic Engineering - Ho Chi Minh City University of Technology Ho Chi Minh City, Vietnam [3]Thanh Bui-Minh, Ovidiu Ghita, Paul F Whelan, Senior Member, IEEE, Trang Hoang, Vinh Quang Truong “Two Algorithms for Detection of Mutually Occluding Traffic Signs” 2012 International Conference on Control, Automation and Information Science (ICCAIS) [4] Auranuch Lorsakul and Jackrit Suthakorn “Traffic Sign Recognition Using Neural Network on OpenCV: Toward Intelligent Vehicle/Driver Assistance System” Center for Biomedical and Robotics Technology (BART LAB), Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Mahidol University, 25/25 Putthamonthon Road, Salaya, Putthamonthon, Nakornpathom, 73170, Thailand [5] BeagleBoard-xM Rev C System Reference Manual, April 4, 2010 [6] Peter Merwedel “Embedded System Design” Springer Verlag, 2006 [7] Christos-Nikolaos E Anagnostopoulos, Ioannis E Anagnostopoulos, Ioannis D Psoroulas, Vassili Loumos, and Eleftherios Kayafas “ License Plate Recognition from still images and video sequences: A survey”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol 9, No 3, Sep 2008 HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 76 - Chƣơng VI: Kết luận kiến nghị GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh [8] Lê Thanh Tâm, Trần Thái Sơn, Seichii Mita “Phát phân loại biển báo giao thông dựa SVM thời gian thực” Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trƣờng ĐH Khoa học Tự nhiên TP.HCM - Học viện Công Nghệ Toyota, Nhật Bản [9] Lutz Priese, Jens Klieber, Raimund Lakmann, Volker Rehrmann, Rainer Schian “New Results on Traffic Sign Recognition” Image Recognition Laboratory University of Koblenz-Landau, Rheinau - D 56075 Koblenz, FR Germany [10] Jitendra N Chourasia, Research scholar, G H Raisoni College of Engineering, Nagpur, India - jchourasia@rediffmail.com& Preeti Bajaj, Professor, Electronics Engineering Department G H Raisoni College of Engineering, Nagpur, India preetibajaj@ieee.org “Centroid Based Detection Algorithm for Hybrid Traffic Sign Recognition System” Third International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology [11] David Soendoro, Iping Supriana “Traffic Sign Recognition with Color-based Method, Shape-arc Estimation and SVM” School of Electrical Engineering and Informatics, Institut Teknologi Bandung - Ganesha 10 Bandung, Indonesia 2011 International Conference on Electrical Engineering and Informatics 17-19 July 2011, Bandung, Indonesia [12] I.M Creusen, L Hazelhoff,P.H.N de With Cyclomedia Technology Waardenburg, The Netherlands & Eindhoven University of Technology Eindhoven, The Netherlands “Color Transformation For Improved Traffi C Sign Detection” [13] H Fleyeh E Davami “Eigen-based traffic sign recognition” Computer Science Department, School for Technology and Business Studies, Dalarna University, Rodavagen 3, 78188 Borlange, Sweden HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 77 - GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh Lý lịch khoa học trích ngang LÝ LỊCH KHOA HỌC TRÍCH NGANG I Lý lịch sơ lƣợc Họ tên: Nguyễn Việt Tiến Giới tính: Nam Ngày tháng năm sinh: 11/07/1987 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh Địa chỉ: 87 Hồng Hoa Thám – Phƣờng 13 – Quận Tân Bình – TP HCM Điện thoại liên hệ: 0909 395 865 Email: viettien117@gmail.com II Quá trình đào tạo Đại học: Thời gian đào tạo: từ 09/2005 đến 04/2010 Hệ đào tạo: Chính quy Nơi đào tạo: Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Ngành học: Điện tử - Viễn Thông Thạc sĩ: Thời gian đào tạo: từ 09/2011 đến Nơi đào tạo: Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tử HVTH: Nguyễn Việt Tiến - 78 - ... ĐỀ TÀI: Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát bảng hiệu giao thông II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Thiết kế hệ thống nhúng cho máy phát bảng hiệu giao thông Thực kit Beagle Board III NGÀY GIAO NHIỆM... IV: TK HTN cho máy PH ND BBGT GVHD: TS Trƣơng Quang Vinh CHƢƠNG IV: THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHÚNG CHO MÁY PHÁT HIỆN VÀ NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG 4.1 Tổng quan hệ thống Hệ thống nhúng phát nhận dạng... thiệu đặc điểm biển báo giao thơng từ hình thành sở để nhận dạng cho biển báo giao thông cho hệ thống nhúng ứng dụng vào đề tài.Trình bày bƣớc thực cho việc nhận dạng ứng dụng hệ thống nhúng cho