1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Xây dựng hệ thống giám sát và phân tích lưu lượng giao thông đường bộ

6 7 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 3,55 MB

Nội dung

Bài viết tập trung phát triển mô hình mô phỏng hệ thống quan sát, đếm và phân tích lưu lượng các phương tiện giao thông đường bộ (cụ thể là các xe ô tô trên đường) trên thiết bị phần cứng để đưa ra các đánh giá giúp cho nhà quản lí có thể theo dõi tình hình giao thông tại trạm và từ xa thông qua Internet sử dụng ThingSpeak.

Dương Ngọc Pháp 185 Xây dựng hệ thống giám sát phân tích lưu lượng giao thơng đường Dương Ngọc Pháp Khoa Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Đà Nẵng dnphap@sict.udn.vn Tóm tắt Bài báo tập trung phát triển mơ hình mơ hệ thống quan sát, đếm phân tích lưu lượng phương tiện giao thông đường (cụ thể xe ô tô đường) thiết bị phần cứng để đưa đánh giá giúp cho nhà quản lí theo dõi tình hình giao thơng trạm từ xa thông qua Internet sử dụng ThingSpeak Thuật toán giám sát lưu lượng thực sử dụng ngôn ngữ Matlab với công cụ Simulink nhằm triển khai mã nguồn ứng dụng chạy trực tiếp tảng phần cứng Raspberry Pi Qua kết thử nghiệm đưa số đánh giá tình hình giao thơng trạm quan sát Từ khóa: Raspberry Pi, thuật toán giám sát lưu lượng, ThingSpeak, Simulink, Matlab Giới thiệu Để xây dựng mơ hình IoT ứng dụng, báo mô tả việc triển khai sơ đồ khối sử dụng thành phần gồm: Raspberry Pi mode B: kit nhúng sử dụng Vi xử lí mạnh mẽ ARM Cortex A53 quadcore 64-bit tốc độ 1.2GHz làm xử lí trung tâm chạy thuật tốn giám sát lưu lượng, kết nối internet thông qua Wifi Webcam Logitech HP Pro C920 1080P: kết hợp với giá đỡ đảm bảo ghi nhận hình ảnh tốc độ cao đáp ứng yêu cầu xử lí trích xuất đối tượng xe di chuyển, kết nối với Raspberry Pi qua giao tiếp USB 3.0 ThingSpeak [1]: lưu trữ liệu trực tuyến phục vụ phân tích mơ thơng số mẫu lưu lượng Việc phân tích liệu thực trường, trạm phân tích lưu trữ liệu trực tuyến Như sơ đồ khối trình bày Hình 1, báo phát triển thuật toán giám sát lưu lượng trường, liệu sau gởi lên ThingSpeak để tiến hành phân tích, mơ 186 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Hình Sơ đồ khối hệ thống Theo sơ đồ khối hệ thống, USB webcam gắn chân đế vững để có góc nhìn tốt đảm bảo chất lượng hình ảnh thu được, kết nối đến bốn cổng USB Raspberry Pi Pi kết nối với internet thông qua mạng không dây truyền liệu lên ThingSpeak Raspberry Pi đóng vai trị xử lí thuật tốn đếm lưu lượng xe, sau gởi liệu lên cloud với thời gian cập nhật lựa chọn 15 giây theo tốc độ liệu tối đa cho phép ThingSpeak Phát triển thuật toán giám sát lưu lượng Để phát triển thuật toán giám sát lưu lượng, báo sử dụng công cụ Simulink với công cụ Image Processing Toolbox, Computer Vision System Toolbox Simulink Support Package cho phần cứng Raspberry Pi Simulink mơi trường mơ hình hóa tự sinh mã nguồn chạy điều khiển nhúng Raspberry Pi trường hợp Về thuật tốn sử dụng phương pháp dị tìm vùng khác ảnh xám với khối phân tích Blob [6] cho đối tượng cụ thể đặt ra, nhiên để xử lí nhiễu đối tượng có khoảng cách xa cần số khối tiền xử lí Sơ đồ mơ hình thực mơ tả hình Hình Mơ hình Simulink cho thuật tốn giám sát lưu lượng Dương Ngọc Pháp 187 Chế độ mở rộng Simulink sử dụng để phát triển thuật toán nhằm thu thập luồng video từ Raspberry Pi quan sát cửa sổ ngồi sử dụng khối hiển thị video SDL chạy chương trình, ví dụ hình Hình Hình ảnh trích xuất từ luồng video SDL Từ sơ đồ mơ hình, khối webcam bên trái sơ đồ kết nối đến Raspberry Pi để thu nhận video với khung hình đặt trước Tiếp theo khối vision.ForegroundDetector ước lượng điểm ảnh trước đối tượng ghi nhận luồng video ước lượng sử dụng mô hình Gaussian [2] tạo mặt nạ làm bật đối tượng cần theo dõi, trường hợp xe ô tô chuyển động Hình Mặt nạ Foreground Mặt nạ Foreground sau xử lí sử dụng Median filter để loại bỏ nhiễu [3] Tiếp theo sử dụng khối Blob Analysis [4] để xác định trọng tâm đốm sáng ứng với vị trí xe hình 188 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC Hình Mặt nạ Foreground sau xử lí Median filter Cuối cùng, khối Car Density có nhiệm vụ xác định số lượng xe lưu thơng theo hướng khung hình [5] Dữ liệu số lượng xe hướng gởi lên ThingSpeak lưu trữ vùng khác dành cho việc đánh giá mô Giới hạn thuật toán giám sát lưu lượng Thuật toán thực vai trị ước lượng khơng theo dõi đối tượng riêng lẻ Mỗi khung hình sau 15 giây dùng để xử lí nhằm ước lượng mức độ lưu thơng, thực tế có nhiều số lượng xe ô tô di chuyển khoảng 15 giây lấy mẫu Một số giới hạn sử dụng thuật tốn sau: a b c d e Camera khơng có chức thu ảnh hồng ngoại nên hạn chế vào ban đêm Nếu có tình trạng kẹt xe, ảnh bị tính tốn sai số lượng xe Nếu có thay đổi điều kiện ánh sáng, thuật toán vài giây để tự hiệu chỉnh Thuật tốn khơng tính trường hợp phần xe khơng nhận dạng Chỉ hỗ trợ nhận dạng phương tiện xe tơ có kiểu dáng tương đồng Cơng cụ thực Sau phát triển thuật toán, phần cứng Raspberry Pi sử dụng để thực thi chạy chương trình mà khơng cần kết nối trực tiếp với Simulink PC Điều thực cách sử dụng công cụ Simulink Support Package Với thuật toán giám sát lưu lượng phát triển tảng Raspberry Pi tiến hành phân tích liệu thô gởi Raspberry Pi lên ThingSpeak Để đơn giản hóa việc truy xuất liệu từ ThingSpeak, sử dụng hàm từ ThingSpeak Support Toolbox liệu cua Matlab Kết thực nghiệm Để tiến hành thực nghiệm, hệ thống đặt để thu nhận ảnh trường với khoảng cách nằm dải từ 40 -> 50m, độ cao ứng với tầng tịa nhà để có góc quan sát tốt cho hình ảnh Thời gian lấy mẫu 15 giây, thao tác thực ThingSpeak đáp ứng 8000 mẫu liệu, chương trình cho phép tạo vòng lặp để ghép nối liệu thông số thời gian, lưu lượng ấn định vào mảng lưu trữ Dữ liệu thô thu giúp thể rõ biến động lưu lượng khó để quan sát mẫu riêng biệt Để đánh giá lưu lượng ngày cần tiến hành giảm mẫu để loại bỏ biến động thời gian ngắn Việc sử dụng chức dị đỉnh giúp tìm điểm mật độ lưu lượng cao vẽ lên biểu đồ đánh hình mật độ lưu lượng ngày tuần hình mật độ lưu lượng ngày cuối tuần Quan sát biểu đồ thấy kết phân tích có khác mật độ thời gian hai ngày theo dõi Dữ liệu thô làm khó phân biệt điểm lưu lượng, khoảng thời gian điểm hiển thị chia tỉ lệ lớn so với 15 giây Để làm việc này, 24 chia thành đoạn 30 phút biểu đồ vẽ cách nối đỉnh lưu lượng thời điểm tương ứng Dương Ngọc Pháp 189 Hình Mật độ lưu lượng ngày tuần Hình Mật độ lưu lượng ngày cuối tuần Kết luận Bài báo minh họa việc phát triển thuật toán giám sát lưu lượng triển khai tảng phần cứng Raspberry Pi gởi liệu lên ThingSpeak Việc phân tích, giám sát sử dụng khối phân tích Blob cho phép thực trạm để giảm chi phí xây dựng thực tế Trên công cụ ThingSpeak sử dụng, việc mơ tùy chọn cập nhật thường 190 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2018 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC xuyên theo cấu hình Trong hướng phát triển tiếp tục điều chỉnh thuật toán tiền xử lý để khắc phục hạn chế thuật toán đồng thời tăng tốc độ xử lí cho tốn thời gian thực Tài liệu tham khảo https://thingspeak.com/, last visited July 30th, 2018 Greggio, Nicola, et al.: "Fast estimation of Gaussian mixture models for image segmentation." Machine Vision and Applications 23.4: 773-789 (2012) Reddy, Vikas, Conrad Sanderson, and Brian C Lovell: "A low-complexity algorithm for static background estimation from cluttered image sequences in surveillance contexts." EURASIP Journal on Image and Video Processing (2011) Patro, Badri Narayana: "Design and implementation of novel image segmentation and BLOB detection algorithm for real-time video surveillance using DaVinci processor." Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI, 2014 International Conference on IEEE (2014) Royani, Tahere, Javad Haddadnia, and MohammadReza Pooshideh: "A simple method for calculating vehicle density in traffic images." Machine Vision and Image Processing (MVIP), 2010 6th Iranian IEEE (2010) Manasa, J., et al.: "Real time object counting using Raspberry pi." International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering 4.7: 540-544 (2015) ... lặp để ghép nối liệu thông số thời gian, lưu lượng ấn định vào mảng lưu trữ Dữ liệu thô thu giúp thể rõ biến động lưu lượng khó để quan sát mẫu riêng biệt Để đánh giá lưu lượng ngày cần tiến hành... dị đỉnh giúp tìm điểm mật độ lưu lượng cao vẽ lên biểu đồ đánh hình mật độ lưu lượng ngày tuần hình mật độ lưu lượng ngày cuối tuần Quan sát biểu đồ thấy kết phân tích có khác mật độ thời gian... giây theo tốc độ liệu tối đa cho phép ThingSpeak Phát triển thuật toán giám sát lưu lượng Để phát triển thuật tốn giám sát lưu lượng, báo sử dụng cơng cụ Simulink với công cụ Image Processing Toolbox,

Ngày đăng: 17/12/2021, 08:58

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

2 Phát triển thuật toán giám sát lưu lượng - Xây dựng hệ thống giám sát và phân tích lưu lượng giao thông đường bộ
2 Phát triển thuật toán giám sát lưu lượng (Trang 2)
Hình 2. Mô hình Simulink cho thuật toán giám sát lưu lượng. - Xây dựng hệ thống giám sát và phân tích lưu lượng giao thông đường bộ
i ̀nh 2. Mô hình Simulink cho thuật toán giám sát lưu lượng (Trang 2)
Hình 3. Hình ảnh được trích xuất từ luồng video SDL. - Xây dựng hệ thống giám sát và phân tích lưu lượng giao thông đường bộ
i ̀nh 3. Hình ảnh được trích xuất từ luồng video SDL (Trang 3)
Từ sơ đồ mô hình, khối webcam bên trái sơ đồ kết nối đến Raspberry Pi để thu nhận video với khung hình đặt trước - Xây dựng hệ thống giám sát và phân tích lưu lượng giao thông đường bộ
s ơ đồ mô hình, khối webcam bên trái sơ đồ kết nối đến Raspberry Pi để thu nhận video với khung hình đặt trước (Trang 3)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN