Hiện nay, việc sử dụng các phƣơng tiện giao thông ngày một tăng làm cho tình trạng ùn tắc giao ngày càng nghiêm trọng. Vấn đề tắc nghẽn giao thông đã làm cho chi phí của ngƣời tham gia tăng cao, tốn thời gian di chuyển, ùn tắc giao thông cũng khiến cho ngƣời điều khiển phƣơng tiện cảm thấy ức chế, mệt mỏi và phát sinh một số vấn đề vi phạm giao thông nhƣ: lấn làn, vƣợt đèn đỏ. Do đó, việc nghiên cứu phƣơng pháp phát hiện giao thông tự động là rất cần thiết để giúp tạo ra các luồng giao an toàn và hiệu quả giảm thiểu ùn tắc giao thông. Các nhà nghiên cứu trong nƣớc và trên thế giới hiện nay quan tâm rất nhiều đến hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông. Đã có rất nhiều giải pháp đƣợc đƣa ra để giải quyết vấn đề ùn tắc giao thông bằng việc ứng dụng công nghệ thông tin đặc biệt là ứng dụng trí tuệ nhân tạo cùng với xử lý ảnh. Có thể dựa vào camera tại chỗ kết hợp sử dụng kỹ thuật nhận dạng hình ảnh để phân tích mật độ giao thông. Kỹ thuật xử lý hình ảnh từ video và phát hiện đối tƣợng dùng để ƣớc tính lƣu lƣợng xe và lƣu lƣợng giao thông trên các con đƣờng. Các kỹ thuật nhƣ theo dõi, phát hiện để dò tìm và theo dõi phƣơng tiện là một trong những nghiên cứu quan trọng. Phát hiện đối tƣợng trong ảnh tạo tiền đề cho các hệ thống phát hiện đối tƣợng từ video.
Với mục tiêu nghiên cứu kỹ thuật phát hiện đối tƣợng, nhận dạng đối tƣợng và đếm phƣơng tiện giao thông trong dữ liệu video từ hệ thống camera để có thể triển khai thử nghiệm. Lý thuyết về kỹ thuật này đƣợc trình bày trong chƣơng 2. Luận văn đặt ra bài toán trên một loại đối tƣợng cụ thể là các phƣơng tiện giao thông, theo đó hệ thống sẽ nhận đầu vào là một luồng video, với mỗi khung hình nhận đƣợc, hệ thống sẽ đƣa ra kết quả là các vùng hình bao tƣơng ứng với các đối tƣợng là các loại phƣơng tiện trong ảnh.
Trong mô hình tổng quan, hệ thống phát hiện, nhận dạng đối tƣợng và đếm phƣơng tiện giao thông trong hệ thống camera sẽ nhận dữ liệu là luồng video từ camera qua môi trƣờng mạng để thực hiện phân tích xử lý. Tuy nhiên để thuận tiện cho việc thử nghiệm, hệ thống cũng cần có thể xử lý với dữ liệu nguồn video thu thập từ thực tế tại địa phƣơng và dữ liệu video thu thập trên internet. Dữ liệu video đƣợc giả định là quay một khu vực không gian thật trong thực và có các phƣơng tiện lƣu thông xuất hiện.
Với một luồng video đã đƣợc xác lập, hệ thống sẽ tiến hành truy vấn để lấy đƣợc hình ảnh hiện thời. Từ trên hình ảnh hiện thời, hệ thống sẽ tiến hành đánh giá khả năng có phƣơng tiện lƣu thông bên trong hay không, bằng cách thực hiện phát hiện phƣơng tiện chuyển động. Nếu nhƣ không có, các bƣớc xử lý tiếp theo cho hình ảnh sẽ bị bỏ qua và chuyển sang khung hình tiếp theo. Nếu có chuyển động, hệ thống sẽ thực hiện thao tác xử lý tiếp để có thể phát hiện, nhận dạng và đếm xe trong khung hình. Để tiện cho việc theo dõi quá trình xử lý của kỹ thuật, hệ thống hiển thị góc nhìn trung gian về từng giai đoạn xử lý nhƣ hình ảnh nhƣ mặt nạ chuyển động, các hình bao đối tƣợng ứng với những phƣơng tiện giao thông đƣợc xác định trong ảnh.