Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông ý thức tham gia giao thông kém. quan lý giao thông long leo. Nhưng Việt Nam lại lã nước có tốc độ phát triên kinh tế nhanh trong khu vực châu Á, đản đến so lượng phương tiện giao thông tập trung tại các thành phố lớn ngày một tâng. Nhừng vấn dề nãy dần dến tinh trạng ùn lac nghiêm trọng lại Việt Na Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông m cùng như các nước đang phát Inert Iren the giới.Sau quá trình lim hièu. với him 600 camera giám sál được lâp dặl trên hàu het các tuyến dường thànhỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
phố IIỒ Chi Minh và số lượng camera sè còn tăng trong tương lai. Chính vì vậy chúng lôi chọn nghiên cứu đề lài: “l‘ng dụng Deep Learning hồ trọ- phân TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông nh Irạng giao thông lol hem.Trong nghiên cứu này. chúng lòi đề xuấl mội phương pháp nhận dạng vả theo dồi phương tiện dê giái quyết vấn dề này. Quá trinh thực hiện bao gồm hai bước chính: nhận dạng và theo dời các phương liện giao thông. Bước đâu các phưomg liện giao thông được nhận dạng và phân loạ Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông i ihành các dạng (xe máy, xe ô lồ. xe bus, xe khách, xe tai) bang thuật toán YOLOv3. Sau dó là bước theo dõi quá trình di chuyền cũa các phương tiện bỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
áng Deep Sorl. Cuối cùng lâl cà dừ liệu vê phương liện được gưi dến phần phân tích và ước lượng phương tiện giao thòng bang việc dếm và phàn loại các TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông è với độ chính xác Irong quã trình nhận dạng lèn đến trên 90%.Trong tương lai, chúng tòi mong muốn có thế liếp lục được nghiên cứu. cái tiến và phát triển dể tâi này qua việc phát triển nhùng ứng dụng dược liên kết với Server từ đó giúp việc giám sát tình trạng giao thông theo thời gian thực cúa các Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông cơ quan nhà nước dược thực hiện dễ dâng hơn. dồng thời người dàn vả người tham gia giao thông có the sù dụng ứng dụng này đế trực tiếp giám sát và chỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
ủ động đưa ra nhùng quyết định phù hợp cho lộ trinh của chính mình.viiiABSTRACTThe reality of transportation in Vietnam has comprised existential issuTÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông a country with rapid economic development in Asia, leading to an increasing number of transportation in big cities. These problems lead to serious congestion in Vietnam as well as in developing countries around the world.After the research process, with more than 600 trafic cameras have been install Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông ed on most streets of Ho Chi Minh City and the number of cameras will increase in the near future. Therefore, we choose to study the project: "ApplicaỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
tion of Deep Learning to support traffic monitoring and distribution" to process the data which is collected from cameras. I his is an effective and fTÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông rocess consists of two main steps: delecting and tracking vehicles. Initially, vehicles were identified and classified into different types (motorcycle, car. bus, coach, truck) by the YOLOv3 algorithm. Next, vehicles are tracked by Deep Sort. I'inally vehicles data will be analysiscd and estimated b Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông y counting and classifying vehicles according to the direction of movement.rhe algorithm which is run in real lime with the JeLson Nano board, is veryỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
stable, powertill and have the recognition accuracy over 90%.In the future, we're look forward to continuing to research, improve, and develop this pTÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông encies to make it. and citizens can use this application to directly monitor and proactively make appropriate decisions for their own roadmap themself.ixMỤC LỤCNhiệm vụ đồ án lốt nghiệp.....................................................iTrang nhận xét của giáo viên hướng dẫn....................... Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông ................iiTrang nhận xét cùa giáo viên phàn biện.......................................ivLời cám om...........................................Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
........................viTóm tắt....................................................................viiiAbstract.....................................TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông ừ dược sư dụng.........................xiiDanh sách các bang biêu....................................................xiiiDanh sách các hình ánh vã biêu dồ...........................................xiv( HƯƠNG 1: TỎNG QI AN VẺ DÈ TÀI ƯNG DỤNG DEEP-LEARNING I rongVIỆC HÔ I RQ PHÂN l.l ỎNG VÀ GIÁM SÁ I Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông TÌNH TRẠNG GIAO THÔNG..................11.1Lý do chọn dề tòi.......................................................11.2Mục tiêu và nhiệm vụ nghiền cửuỨng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông
.........................................ỉỊ..Ỉ Phạm vi đề tài.........................................................41.4lỉổ cục luận vân............TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều, Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông ương pháp xử lý..................................62.1.1Thực trạng..........................................................62.1.2 Các giãi pháp.......................................................62.1.2.1 Giái pháp giâm sát tinh trạng giao thòng truyền thống............6 Ứng dụng deep learning vào việc hỗ trợ phân luồng và giám sát giao thông TÓM TẢTThực trạng giao thông ờ Việt Nam luôn tồn tại nhiều van đê như: loại phương rất đa dạng, số lượng phương tiện giao thông trên đường rất nhiều,Gọi ngay
Chat zalo
Facebook