Hình 27: Kết quả nhận dạng biển báo rẽ trái
Hình 28: Kết quả nhận dạng biển báo đi thẳng rẽ trái
Hình 29: Kết quả nhận dạng biển báo đi thẳng rẽ phải
KẾT LUẬN Kết quả đạt được
- Đã xây dựng thành công được chương trình nhận diện biển báo giao thông đơn giản.
- T...ìm hiểu được các kĩ thuật xử lý ảnh trong nhận diện hình học, thuật toán CNN xây dựng nên chương trình nhận diện biển báo giao thông.
Hạn chế
- Vì mang tính nghiên cứu nên hệ thống chỉ mới làm việc trên tập dữ liệu thử nghiệm với số ít loại biển báo khác nhau.
- Ứng dụng còn bị hạn chế khi làm việc với một số phần cứng không đáp ứng được các yêu cầu về xử lý hoặc chất lượng camera nhận dạng thấp.
Hướng phát triển
Trong tương lai, nhóm có thể sẽ nghiên cứu cải tiến phương pháp phát hiện vùng chứa biển báo để giải quyết trường hợp các biển báo bị hư hỏng hoặc chồng lấp. Đổng thời tăng số lượng mẫu huấn luyện và kiểm tra để nâng cao độ chính xác của hệ thống. Mở rộng hệ thống để phát hiện và nhận dạng thêm các kiểu biển báo khác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. [Tài liệu môn học Xử lý ảnh]
http://elearning.vku.udn.vn/mod/folder/view.php?id=6417
2. http://ntu.edu.vn/Portals/66/Tap%20chi%20KHCNTS/So%2022007/So %202.2007_07%20Pham%20Dinh%20Trung.PDF
3. [Báo cáo đồ án của Lê Quang Dật và Đỗ Ngọc Toàn]
https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=http%3A%2F%2Fdaotao %2Evku%2Eudn%2Evn%3A80%2Fuploads
%2F2020%2F08%2F1597939675%2Dbao%2Dcao%2Ddo%2Dan%2Dco %2Dso%2D5%2Dle%2Dquang%2Dduat%2D17it1%2Ddo%2Dngoc%2Dtoan %2D17it3%2Edocx
4. [Phân loại biển báo giao thông bằng Deep Learning (CNN)]
https://miai.vn/2020/08/03/phan-loai-bien-bao-giao-thong-bang-deep-learning- cnn/