Dữ liệu đầu vào của hệ thống gồm các video thu đƣợc từ camera. Dữ liệu đƣợc thu thập, chƣơng trình thử nghiệm sẽ tiến hành xử lý để tách ra từng khung hình trên mỗi video. Mỗi khung hình sẽ đƣợc áp dụng kỹ thuật trừ hình nền để chuyển ảnh gốc thành ảnh nhị phân chỉ chứa hai loại điểm ảnh là đen và trắng. Trong đó, điểm ảnh đen tƣơng ứng với nền và điểm ảnh trắng tƣơng ứng với cảnh (có phƣơng tiện). Bƣớc tiếp theo là áp dụng kỹ thuật mô tả trong chƣơng 2 để phát hiện đối tƣợng, phân loại đối tƣợng phƣơng tiện để khoanh vùng các đối tƣợng phƣơng tiện di chuyển. Các khối blob đƣợc trích xuất ứng với chiều cao và chiều rộng tƣơng ứng của các loại phƣơng tiện, ta có thể nhận
dạng phƣơng tiện cụ thể. Nếu có, tăng tổng số lƣợng xe đếm đƣợc và cuối cùng xuất tổng số phƣơng tiện. Mô hình kịch bản thử nghiệm đề xuất của luận văn nhƣ sau:
Hình 3. 1. Mô hình kịch bản thử nghiệm
Dựa trên những phân tích về nội dung thực hiện bài toán thử nghiệm, luận văn tiến hành xây dựng chƣơng trình thử nghiệm trên nền tảng Visual Studio 2015 với thƣ viện mã nguồn mở OpenCV và darknet. Cụ thể nhƣ sau:
- Cấu hình phần cứng: CPU: i5, 3230M, 2.6GHz; RAM:4 GBDDR4 (2 khe) 2666 MHz; Ổ cứng: SSD 120GB; Màn hình:15.5"Full HD (1366 x 768); Card màn hình: Card rời NVIDIA GT 630, 2GB.
- Ngôn ngữ và môi trƣờng cài đặt: Hệ điều hành: Windows 10 Pro; Ngôn ngữ lập trình: C/C+; Môi trƣờng phát triển: Microsoft visual studio; Thƣ viện hỗ trợ: OpenCV 3.0.
Giao diện khởi động chƣơng trình đƣợc thiết kế đơn giản với việc nhập input là đƣờng video streaming url và một nút xử lý minh họa cho nội dung lý thuyết của luận văn.