6. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
6.2. Kiến nghị và hướng phát triển
Để cải thiện, đảm bảo độ chính xác cao ta cần tiến hành xây dựng và đặt ra nhiều tỉnh huống, kịch bản đa dạng nhằm thu thập thêm nhiều dữ liệu mẫu hơn, đa dạng hành vi hơn. Từ đĩ, sẽ giúp mơ hình nhận dạng xe chính xác cao. Ngồi ra để nhận diện và tính tốn vận tốc xử lý hiệu quả ta cũng cần xem xét, điều chỉnh thuật tốn nhận dạng, phân loại và tính tốn.
Sau khi kết thúc nghiện cứu, đưa vào vận hành thử nghiệm nhằm hồn thiện mơ hình hệ thống về theo dõi, giám sát tình trạng giao thơng đường bộ, tự động phát hiện, ghi nhận, phân tích hình ảnh đối tượng và nhận dạng phương tiện về các hành vi vi phạm Luật giao thơng đường bộ theo thời gian thực với độ chính xác từ đĩ cĩ thể đề xuất áp dụng cho những bài tốn khác lớn hơn trong thực tế để giải quyết các vấn đề về vấn nạn giao thơng đường bộ hiện nay.
Trong đề tài nghiên cứu đã lựa chọn áp dụng các cơng nghệ tiên tiến, đặc biệt áp dụng trong thực tế CMCN lần thứ tư là phù hợp với thực tế tại địa phương hiện nay.
Vì vậy, cần tính tốn khả năng mở rộng, kết nối vào các hệ thống giao thơng thơng minh chung trong tương lai của tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu đã, đang và sẽ triển khai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Trích dẫn bài đăng trên cổng thơng tin điển tử Quốc Gia (http://www2.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/)” và trên các trang thơng tin điện tử của các báo mạng như: Vietnamnet, vnexpress, thanhnien, tuoitre,....
[2] Wikipedia – Bách khoa tồn thư mở - Lịch sử ngành Trí tuệ nhân tạo http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence.
[3] Thủ tướng Nguyễn Xuân Phúc: Phát biểu tại Diễn đàn cấp cao và Triển lãm quốc tế về cơng nghiệp 4.0 diễn ra tại Hà Nội ngày 13/7/2018 đã nhấn mạnh Việt Nam cần “Chuyển mạnh từ nhận diện sâu sắc sang tầm nhìn chiến lược và hành động quyết liệt, khẩn trương” để khơng bỏ lỡ cơ hội và lên kịp chuyến tàu Cách mạng cơng nghiệp 4.0 với các nước trong khu vực và thế giới.
[4] Đồng chí Nguyễn Văn Bình – Trưởng Ban kinh tế Trung ương: Phát biểu tại Diễn đàn cấp cao cơng nghiệp 4.0 về chủ trương, chính sách của Việt Nam chủ động tham gia cuộc cách mạng cơng nghiệp lần thứ 4 diễn ra tại Hà Nội ngày 3/10/2019.
[5] Đỗ Hữu Hiền: Bài viết đăng trên Đặc san Báo xuân của Ban Tuyên giáo tỉnh ủy Bà Rịa – Vũng Tàu về một số vấn đề phát triển khoa học và cơng nghệ của tỉnh trước tình hình cuộc cách mạng cơng nghiệp lần thứ 4.
[6] Nhâp mơn Trí tuệ nhân tạo của Tiến sĩ Ngơ Hữu Phúc - Học viện kĩ thuật quân sự.
[7] Tài liệu giảng dạy mơn Trí tuệ nhân tạo của GS.TSKH Võ Hồng Kiếm – nguyên Hiệu trưởng trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu.
[8] Bùi Xuân Toại – Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề - NXB Thống kê, 2000 (Phần I).
[9] PTS. Nguyễn Thanh Thủy – Trí tuệ nhân tạo – Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức – NXB Giáo dục, 1995 (Chương 1).
[10] Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2018) Dự thảo: Chiến lược Cách mạng cơng nghiệp 4.0: Đánh giá và đề xuất chính sách.
[11] Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam (2017), “Cuộc cách mạng cơng nghiệp lần thứ tư: Đặc trưng, tác động và hàm ý chính sách”, Báo cáo Chính phủ.
[12] Dự án đầu tư hệ thống giao thơng thơng minh, giám sát tự động bằng Camera trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
[13] Số liệu báo cáo tình hình phat triển kinh tế-xã hội 9 tháng đầu năm 2019 và phương hướng hoạt động 3 tháng cuối năm 2019 của UBND tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
[14] Báo cáo: Kết quả Nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát ngã tư thơng minh tại 01 điểm giao lộ đường Huỳnh Minh Thạnh và 27/4 thuộc thị trấn Phước Bửu, huyện Xuyên Mộc, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
[15] Tài liệu báo cáo thực hiện đề án phát triển đơ thị thơng minh tại TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Bình Dương,... [16] https://www.quora.com/How-does-the-region-proposal-network-RPN-in- Faster-R-CNN-work; http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html [17] http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html [18] https://hackernoon.com/understanding-yolo-f5a74bbc7967 [19] https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf [20] https://ai.hblab.vn/2017/10/intersection-over-union-iou-cho-object.ht [21] Tran Duc Duan, Duong Anh Duc, Tran Le Hong Du, “Combining Hough Transform and Contour Algorithm for detecting Vehicles License-Plates”, University of Natural Sciences, 2004
[22] Các tài liệu về EmguCV tại www.emgucv.com OPenCV tại www.opencv.com
[23] Yan S., Xia Y., Smith J.S., et al. (2017). Multiscale Convolutional Neural Networks
[24] Patrice Y. Simard, Dave Steinkraus, John Platt, "Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis," International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), IEEE
[25] Y. LeCun and Y. Bengio.“Convolutional networks for images, speech, and time-series.” In M. A. Arbib, editor, The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press, 1995.
[26]. Krizhevsky A., Sutskever I., and Hinton G.E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems 25. Curran Associates, Inc., 1097–1105.
[27]. Object detection based on HOG features: Faces and dual-eyes augmented
reality - IEEE Conference Publication.
[28]. Real-Time Hand Gesture Detection and Recognition Using Bag-of- Features and Support Vector Machine Techniques - IEEE Journals & Magazine.
[29] Sinh viên thực hiện: Đỗ Xuân Sơn - Lớp: KHMT2-K10 - Khoa CNTT, Đại học Cơng nghiệp Hà Nội.
[30] Sinh viên thực hiện: Đặng Thị Mỹ Nhàn - Khoa học máy tính tại Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng.
[31] Nhập mơn xử lý ảnh số của Ths. Lương Mạnh Bá và Ths. Nguyễn Thanh Thủy, NXB KHKT 2003.
[32] https://docs.opencv.org/ [33] http://code.gurusvn.com/
[34] https://vi.wikipedia.org/wiki/Trang_Ch%C3%ADnh
[35] Learning openCV_computer vision whit the openCV Libraly_Gary breadki & keabler.
[36]https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object- detection-algorithms-36d53571365e.