Ứng dụng deep learning để đếm số lượng xe ôtô trong nội thành Đà Nẵng (Đặng Thị Mỹ Nhàn) Full
4 thg 3, 2025 | 16:18

Ứng dụng deep learning để đếm số lượng xe ôtô trong nội thành Đà Nẵng (Đặng Thị Mỹ Nhàn) Full



Ngày nay, các vấn đề trong giao thông đô thị ngày càng trở nên cấp bách, đặc biệt ở các thành phố đông dân cư. Việc nghiên cứu xử lý hình ảnh video hỗ trợ quan sát,  thống  kê,  dự  báo  trong  lĩnh  vực  giao  thông  ngày  càng  có  ý  nghĩa  quan  trọng. 

Trong luận văn này, tôi đề xuất giải pháp đếm lưu lượng xe ôtô tại một số tuyến đường trong nội thành thành phố Đà Nẵng. Quá trình xử lý bao gồm các bước: (1) Xây dựng cơ sở dữ liệu đầu vào; (2) Sử dụng công cụ gán nhãn hình ảnh; (3) Huấn luyện cơ sở dữ liệu đã gán nhãn bằng kỹ thuật Deep Learning. Kết quả thực nghiệm trên các video giao thông quan sát được gắn trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng mang lại kết quả hứa hẹn. 



NỘI DUNG:


MỞ ĐẦU  .........................................................................................................................  1

CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN  .................................................................  5

1.1. KHÁI NIỆM VÀ THỰC TRẠNG GIAO THÔNG VIỆT NAM  .............................  5

1.1.1. Khái niệm về giao thông  ........................................................................................  5

1.1.2. Thực trạng giao thông Việt Nam  ...........................................................................  5

1.2. KHÁI NIỆM VỀ XỬ LÝ ẢNH, HỌC MÁY VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG Ô 

TÔ QUA HÌNH ẢNH .....................................................................................................  5

1.2.1. Khái niệm về xử lý ảnh .........................................................................................  5

1.2.2. Tổng quan về Học máy  ..........................................................................................  7

1.2.3. Bài toán nhận dạng ô tô qua hình ảnh  .................................................................  10

1.3. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC...  12

1.3.1. Một số các nghiên cứu đã và đang được thực hiện tại nước ta  ...........................  12

1.3.2. Các kết quả nghiên cứu ngoài nước  ....................................................................  12

1.4. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG XE Ô TÔ DỰA VÀO DEEP LEARNING  ............  18

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG  ......................................................................  18

2.1. MÔI TRƯỜNG VÀ CÔNG CỤ SỬ DỤNG  ..........................................................  18

2.1.1. Thư viện mã nguồn Tensorflow Object Detection  ..............................................  20

2.1.2. Thuật toán SSD (Single Shot Object Detectors)  .................................................  22

2.1.3. Thuật toán Faster R-CNN  ....................................................................................  26

2.1.4. Lựa chọn mô hình Object Detectors  ....................................................................  28

2.2. PHÁT TRIỂN CHƯƠNG TRÌNH  .........................................................................  30

2.2.1. Thu thập dữ liệu  ...................................................................................................  31

2.2.2. Đánh nhãn dữ liệu................................................................................................  32

2.2.3. Đào tạo mô hình  ..................................................................................................  34

2.2.4. Nhận dạng  ............................................................................................................  35 

2.2.5. Đếm phương tiện  .................................................................................................  36

CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  .......................................  38

3.1. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM  ..................................................................................  38

3.1.1. Nhận diện xe chuyển động  ..................................................................................  38

3.1.2. Đếm số lượng xe  ..................................................................................................  39

3.2. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  ..........................................................................................  39

3.2.1. Nhận diện xe chuyển động  ..................................................................................  39

3.2.2. Đếm số lượng phương tiện  ..................................................................................  40

TỔNG KẾT  ...................................................................................................................  41

1. Kết luận  ......................................................................................................................  41

2. Hướng phát triển  ........................................................................................................  41

TÀI LIỆU THAM KHẢO  ..










LINK DOWNLOAD (TÀI LIỆU VIP MEMBER)



Ngày nay, các vấn đề trong giao thông đô thị ngày càng trở nên cấp bách, đặc biệt ở các thành phố đông dân cư. Việc nghiên cứu xử lý hình ảnh video hỗ trợ quan sát,  thống  kê,  dự  báo  trong  lĩnh  vực  giao  thông  ngày  càng  có  ý  nghĩa  quan  trọng. 

Trong luận văn này, tôi đề xuất giải pháp đếm lưu lượng xe ôtô tại một số tuyến đường trong nội thành thành phố Đà Nẵng. Quá trình xử lý bao gồm các bước: (1) Xây dựng cơ sở dữ liệu đầu vào; (2) Sử dụng công cụ gán nhãn hình ảnh; (3) Huấn luyện cơ sở dữ liệu đã gán nhãn bằng kỹ thuật Deep Learning. Kết quả thực nghiệm trên các video giao thông quan sát được gắn trên địa bàn Thành phố Đà Nẵng mang lại kết quả hứa hẹn. 



NỘI DUNG:


MỞ ĐẦU  .........................................................................................................................  1

CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN  .................................................................  5

1.1. KHÁI NIỆM VÀ THỰC TRẠNG GIAO THÔNG VIỆT NAM  .............................  5

1.1.1. Khái niệm về giao thông  ........................................................................................  5

1.1.2. Thực trạng giao thông Việt Nam  ...........................................................................  5

1.2. KHÁI NIỆM VỀ XỬ LÝ ẢNH, HỌC MÁY VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG Ô 

TÔ QUA HÌNH ẢNH .....................................................................................................  5

1.2.1. Khái niệm về xử lý ảnh .........................................................................................  5

1.2.2. Tổng quan về Học máy  ..........................................................................................  7

1.2.3. Bài toán nhận dạng ô tô qua hình ảnh  .................................................................  10

1.3. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC...  12

1.3.1. Một số các nghiên cứu đã và đang được thực hiện tại nước ta  ...........................  12

1.3.2. Các kết quả nghiên cứu ngoài nước  ....................................................................  12

1.4. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG XE Ô TÔ DỰA VÀO DEEP LEARNING  ............  18

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH HỆ THỐNG  ......................................................................  18

2.1. MÔI TRƯỜNG VÀ CÔNG CỤ SỬ DỤNG  ..........................................................  18

2.1.1. Thư viện mã nguồn Tensorflow Object Detection  ..............................................  20

2.1.2. Thuật toán SSD (Single Shot Object Detectors)  .................................................  22

2.1.3. Thuật toán Faster R-CNN  ....................................................................................  26

2.1.4. Lựa chọn mô hình Object Detectors  ....................................................................  28

2.2. PHÁT TRIỂN CHƯƠNG TRÌNH  .........................................................................  30

2.2.1. Thu thập dữ liệu  ...................................................................................................  31

2.2.2. Đánh nhãn dữ liệu................................................................................................  32

2.2.3. Đào tạo mô hình  ..................................................................................................  34

2.2.4. Nhận dạng  ............................................................................................................  35 

2.2.5. Đếm phương tiện  .................................................................................................  36

CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  .......................................  38

3.1. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM  ..................................................................................  38

3.1.1. Nhận diện xe chuyển động  ..................................................................................  38

3.1.2. Đếm số lượng xe  ..................................................................................................  39

3.2. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  ..........................................................................................  39

3.2.1. Nhận diện xe chuyển động  ..................................................................................  39

3.2.2. Đếm số lượng phương tiện  ..................................................................................  40

TỔNG KẾT  ...................................................................................................................  41

1. Kết luận  ......................................................................................................................  41

2. Hướng phát triển  ........................................................................................................  41

TÀI LIỆU THAM KHẢO  ..










LINK DOWNLOAD (TÀI LIỆU VIP MEMBER)

M_tả
M_tả

Chuyên mục:

Không có nhận xét nào: