intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu phát triển các giải pháp giám sát lưu lượng và quản lý phương tiện giao thông qua camera giám sát

Chia sẻ: Gaocaolon6 Gaocaolon6 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:152

42
lượt xem
11
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án gồm các nội dung: tổng quan các vấn đề của xử lý ảnh trong giao thông hỗn hợp; quản lý phương tiện giao thông; lưu lượng phương tiện giao thông.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu phát triển các giải pháp giám sát lưu lượng và quản lý phương tiện giao thông qua camera giám sát

  1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN VIỆT HƯNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÁC GIẢI PHÁP GIÁM SÁT LƯU LƯỢNG VÀ QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG QUA CAMERA GIÁM SÁT NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ MÃ SỐ: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. NGUYỄN TIẾN DŨNG HÀ NỘI - 2020
  2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN VIỆT HƯNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÁC GIẢI PHÁP GIÁM SÁT LƯU LƯỢNG VÀ QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG QUA CAMERA GIÁM SÁT NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ MÃ SỐ: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TS. NGUYỄN TIẾN DŨNG HÀ NỘI - 2020
  3. LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong Luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của cán bộ hướng dẫn trong suốt thời gian làm Nghiên cứu sinh. Các kết quả nghiên cứu được trình bày trong Luận án là hoàn toàn trung thực, khách quan và chưa từng được các tác giả khác công bố. Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã được trích dẫn đầy đủ và theo đúng quy định trong Luận án. Hà Nội, ngày 30 tháng 01 năm 2020 Người hướng dẫn khoa học Tác giả PGS. TS. Nguyễn Tiến Dũng Nguyễn Việt Hưng
  4. LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới thầy hướng dẫn khoa học PGS. TS. Nguyễn Tiến Dũng. Thầy đã định hướng cho tôi triển khai các ý tưởng khoa học, luôn tận tình hướng dẫn tôi trong suốt thời gian học tập nghiên cứu và thầy đã dành nhiều thời gian tâm huyết, hỗ trợ tôi về mọi mặt để hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các thầy, các cô, các anh chị em Nghiên cứu sinh trong Bộ môn Điện tử và Kỹ thuật Máy tính, Viện Điện tử - Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện, giúp đỡ và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu tại trường. Tôi xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Phòng Đào tạo, Viện Điện tử - Viễn thông đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho nghiên cứu sinh trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Và tôi cũng xin cảm ơn TS. Nguyễn Tiến Hòa và TS. Tạ Thị Kim Huệ đã giúp đỡ tôi trong trình bày Luận án. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình tôi: bố mẹ hai bên, vợ và em gái tôi đã luôn động viên khích lệ về tinh thần và vật chất để tôi có động lực trong công việc và nghiên cứu khoa học. Hà Nội, ngày 30 tháng 01 năm 2020 Tác giả Nguyễn Việt Hưng
  5. MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v DANH MỤC CÁC BẢNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix MỞ ĐẦU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CỦA XỬ LÝ ẢNH TRONG GIAO THÔNG HỖN HỢP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.1. Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2. Hệ thống giao thông thông minh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2.1. Chức năng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.2.2. Nhiệm vụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.2.3. Kịch bản sử dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.3. Tiềm năng ứng dụng của xử lý ảnh trong ITS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.3.1. Phát hiện phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.3.2. Các ứng dụng xử lý ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.3.3. Quy trình ứng dụng xử lý ảnh trong giao thông . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.4. Hiện trạng xử lý ảnh trong ITS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.4.1. Khả năng của xử lý ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 1.4.2. Các thách thức xử lý ảnh trong ITS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 1.5. Các chức năng chính của xử lý ảnh trong ITS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 1.5.1. Nhận dạng biển số phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 1.5.2. Phân loại phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 1.5.3. Đo tốc độ phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.5.4. Phân tích lưu lượng phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 1.6. Các vấn đề của xử lý ảnh trong giao thông hỗn hợp . . . . . . . . . . . . . . . . 54 1.7. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 i
  6. ii CHƯƠNG 2. QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG . . . . . 57 2.1. Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.2. Hệ thống quản lý phương tiện giao thông . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.2.1. Cải thiện chất lượng ảnh. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.2.2. Nhận diện phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.2.3. Phân loại phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.2.4. Đo tốc độ phương tiện giao thông . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.3. Đề xuất thuật toán cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh . . . . . . . . . . 65 2.4. Đề xuất phương pháp phân loại phương tiện giao thông . . . . . . . . . . . . 74 2.5. Đề xuất mô hình hóa phương pháp đo tốc độ phương tiện . . . . . . . . . 79 2.6. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 CHƯƠNG 3. LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG . 91 3.1. Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.2. Hệ thống giám sát lưu lượng phương tiện giao thông . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.3. Giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo mật độ lưu lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.3.1. Đề xuất giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo mật độ lưu lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.4. Giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo số lượng phương tiện và chủng loại phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 3.4.1. Đề xuất giám sát lưu lượng phương tiện theo số lượng và chủng loại phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 3.5. Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 KẾT LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN .............................................................. 126 TÀI LIỆU THAM KHẢO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 PHỤ LỤC A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
  7. DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AI Active Infrared Hồng ngoại chủ động Automated License Plate ALPR Nhận dạng biển số tự động Recognition AS Acoustic Sensor Cảm biến âm thanh Ảnh hưởng từ các khối lân BA Block Artifact cận BI Bicubic Interpolation Giải thuật nội suy Bicubic CCD Charge Coupled Device Linh kiện tích điện kép CI Cubic Interpolation Giải thuật nội suy Cubic CW Continuous Wave Sóng liên tục DA Direction Angle Góc trực tiếp DWT Discrete Wavelet Transform Chuyển đổi sóng con rời rạc FLC Fuzzy Logic Controller Bộ điều khiển logic mờ frequency Modulated Điều chế tần số sóng FMCWR Continous Waves RADAR RADAR liên tiếp FPS Frame per Second Khung hình trên giây Global System for Mobile Hệ thống thông tin di động GSM Communications toàn cầu Inductive Loop Detector Hệ thống nhận diện bằng ILDS System vòng lặp cảm ứng từ IP Image Processing Xử lý ảnh Intelligent Transportation ITS Giao thông Thông minh System k NN k Nearest Neighbor k lân cận gần nhất Light Amplification by Khuyếch đại ánh sáng bằng LASER Stimulated Emission of phát xạ kích thích Radiation LED Light Emitting Diode Diode phát quang iii
  8. iv MD Magnetic Detector Đầu dò từ tính Optical Character OCR Nhận dạng ký tự quang học Recognization PI Passive Infrared Hồng ngoại bị động Tỉ số tín hiệu cực đại trên PSNR Peak Signal to Noise Ratio nhiễu RAdio Detection And Dò tìm và định vị bằng sóng RADAR Ranging vô tuyến Radio Frequency Xác thực tần số sóng vô RFID IDentification tuyến Scale-Invariant Feature Biến đổi đặc trưng tỷ lệ SIFT Transform không đổi SVM Support Vector Machine Véc-tơ máy hỗ trợ Hệ thống giám sát giao TMS Traffic Monitoring System thông US Ultrasonic Sensor Cảm biến siêu âm VANET Vehicular Ad Hoc Networks Mạng xe cộ bất định VP Vanish Point Điểm khuất
  9. DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 0.1 Mô hình hệ thống ITS trong nghiên cứu của Juan [1] . . . . . 3 Hình 1.1 Kiến trúc của một hệ thống ITS của Huawei . . . . . . . . . . . 19 Hình 1.2 Sơ đồ khối của hệ thống đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Hình 1.3 Quy trình ứng dụng xử lý ảnh trong giao thông . . . . . . . . . 25 Hình 1.4 Sơ đồ khối chu trình xử lý của một hệ thống ALPR điển hình . 28 Hình 1.5 Xác định vị trí biển số phương tiện bằng đường viền . . . . . . 29 Hình 1.6 Phân đoạn ảnh bằng phương pháp chiếu . . . . . . . . . . . . . 30 Hình 1.7 Hệ thống huấn luyện OCR điển hình . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Hình 1.8 Phân loại các giải thuật phân loại phương tiện . . . . . . . . . . 32 Hình 1.9 Các phương tiện và cạnh viền tìm được . . . . . . . . . . . . . . 36 Hình 1.10 Trích xuất đặc trưng HOG từ ảnh xám . . . . . . . . . . . . . . 37 Hình 1.11 Đặc trưng Haar sử dụng để phát hiện phương tiện: đặc trưng cạnh viền, đặc trưng trung tâm và đặc trưng đường . . . . . . . . . . 37 Hình 1.12 Minh họa hai phương pháp hiệu chỉnh camera . . . . . . . . . . 44 Hình 1.13 Minh họa hiệu chỉnh camera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Hình 1.14 Phương tiện giao thông di chuyển trên trục tọa độ . . . . . . . . 48 Hình 1.15 Minh họa chuyển động của phương tiện theo quãng đường và thời gian phương tiện di chuyển . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 Hình 1.16 Vận tốc, quãng đường và thời gian phương tiện di chuyển . . . 49 Hình 1.17 Biểu đồ sự chuyển động của các phương tiện . . . . . . . . . . . 51 Hình 1.18 Biểu đồ trên trục đo thời gian di chuyển . . . . . . . . . . . . . 53 Hình 1.19 Biểu đồ trên trục đo khoảng cách di chuyển . . . . . . . . . . . 53 Hình 1.20 Biểu đồ hàm Ψti (x) trong vùng quan sát . . . . . . . . . . . . . . 54 Hình 2.1 Sơ đồ thiết lập hệ thống camera để thu thập dữ liệu . . . . . . . 63 Hình 2.2 Ảnh có độ phân giải thấp và ảnh có độ phân giải cao . . . . . . 67 Hình 2.3 Hàm Cubic đi qua bốn điểm cơ sở . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Hình 2.4 Giải thuật nội suy Bicubic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 Hình 2.5 So sánh chuỗi điểm ảnh theo cột của ảnh gốc và ảnh sau khi nội suy BI có cùng kích thước . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 v
  10. vi Hình 2.6 Xác định đường cong kín . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Hình 2.7 Xác định các điểm ảnh cần tính toán lại dựa vào ma trận 7 × 7 70 Hình 2.8 Phương pháp nội suy được sử dụng để cải thiện các vị trí điểm ảnh cận biên là đường cong kín . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 Hình 2.9 Ma trận Smin có kích thước 3 × 3 nằm trong ma trận 7 × 7, từ phần tử trung tâm dịch trên các điểm ảnh biên . . . . . . . . . . . 72 Hình 2.10 Sơ đồ khối phương pháp mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Hình 2.11 Minh họa giải thuật nội suy Bicubic trong một frame. a) Ảnh gốc I , b) Ảnh J với L = 2, c) Ảnh biên Canny, d) Phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 Hình 2.12 Chuỗi ảnh thu được theo phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . 73 Hình 2.13 Giải thuật trừ nền . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Hình 2.14 Minh họa góc tới để phân loại phương tiện . . . . . . . . . . . . 75 Hình 2.15 Các ô tô được nhận dạng từ dữ liệu thu được . . . . . . . . . . . 76 Hình 2.16 Bộ dữ liệu thống kê góc tới trực tiếp của 80 ô tô nhận dạng được76 Hình 2.17 Bộ dữ liệu thống kê góc tới trực tiếp của xe tải và xe buýt . . . 77 Hình 2.18 Các xe máy nhận dạng được . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Hình 2.19 Thống kê giá trị góc tới của xe máy . . . . . . . . . . . . . . . . 79 Hình 2.20 Hiện tượng quang học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Hình 2.21 Ảnh thu được của đối tượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Hình 2.22 Mô hình thiết lập camera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 Hình 2.23 Các điểm khuất từ các trục chính của đối tượng trong ảnh . . . 82 Hình 2.24 Biểu diễn số khung hình trong một giây (camera thử nghiệm có tốc độ 12f ps) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 Hình 2.25 Quy trình xử lý của phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . 86 Hình 2.26 Ảnh gốc và ảnh các phương tiện nhận dạng được . . . . . . . . 88 Hình 2.27 Một số phương tiện phát hiện được . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Hình 2.28 Đánh giá sai số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Hình 3.1 Mô hình vị trí lắp đặt camera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 Hình 3.2 Mô hình hệ thống đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 Hình 3.3 Kịch bản hệ thống giao thông hỗn hợp ở Việt Nam . . . . . . . 97 Hình 3.4 Mật độ phương tiện giao thông khi đèn tín hiệu hoạt động . . . 98 Hình 3.5 Một khung hình được chụp từ camera . . . . . . . . . . . . . . . 99 Hình 3.6 Sơ đồ kịch bản mô phỏng của nút giao thông . . . . . . . . . . . 101
  11. vii Hình 3.7 Ví dụ 3 khung hình thu được từ ngả đường A → B từ camera và ảnh nhị phân các phương tiện trong khung hình . . . . . . . . . . . 102 Hình 3.8 Giải thuật của Hệ thống đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 Hình 3.9 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng L trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Hình 3.10 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng ∆αn trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Hình 3.11 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng β trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 Hình 3.12 Đặc trưng dòng phương tiện hỗn hợp, xe máy luôn cố đi vào chỗ còn trống giữa những ô-tô . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Hình 3.13 Kiểm soát chủng loại và số lượng phương tiện đi vào vùng giám sát . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Hình 3.14 Mối quan hệ giữa k và q . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Hình 3.15 Mô hình hàng đợi ở một nút giao thông . . . . . . . . . . . . . . 117 Hình 3.16 Nút giao thông 3 pha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Hình 3.17 Mô hình nút giao thông 3 pha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Hình 3.18 Mô phỏng trên simtram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
  12. DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 So sánh khả năng ứng dụng của phương pháp xử lý ảnh với các phương pháp khác trong giao thông hỗn hợp . . . . . . . . . . . . 23 Bảng 1.2 Bảng so sánh các nghiên cứu về phân loại phương tiện giao thông sử dụng công nghệ xử lý ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Bảng 1.3 Bảng so sánh q từ phương đo pháp tức thời và đo điểm . . . . . 53 Bảng 2.1 So sánh PSNR giữa nội suy BI và phương pháp đề xuất . . . . 73 Bảng 2.2 Giá trị góc tới trực tiếp của ô tô nhận dạng được . . . . . . . . 77 Bảng 2.3 Giá trị góc tới trực tiếp của xe tải và xe buýt . . . . . . . . . . 77 Bảng 2.4 Giá trị góc tới trực tiếp của xe máy . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Bảng 2.5 Thống kê giá trị góc tới của các phương tiện cần phân loại . . . 78 Bảng 2.6 Kết quả nhận dạng phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 Bảng 2.7 Thông số lắp đặt camera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 Bảng 3.1 Bảng dữ liệu đề xuất thời gian hoạt động của đèn tín hiệu theo mật độ phương tiện ước lượng được (giây) . . . . . . . . . . . . . 109 Bảng 3.2 Bảng dữ liệu phân loại phương tiện theo kích thước . . . . . . . 118 Bảng 3.3 Bảng dữ liệu mô phỏng theo 4 chu kì liên tiếp (phương tiện) . . 121 Bảng 3.4 Kết quả mô phỏng của phương pháp đề xuất (giây) . . . . . . . 122 Bảng g.1 Bảng phân loại phương tiện theo trục bánh xe . . . . . . . . . . 139 viii
  13. DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ký hiệu Ý nghĩa a a là biến số a a là một véc-tơ A−1 Nghịch đảo của ma trận A A A là một ma trận ai,j Phần tử hàng thứ i cột thứ j của ma trận A AT Chuyển vị của ma trận A AH Chuyển vị liên hợp phức của ma trận A Cx Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu x V Vận tốc của phương tiện L Khoảng cách thu được từ camera tới đèn tín hiệu trong khung hình P Giá trị điểm ảnh nội suy song tuyến tính d Khoảng cách từ chân camera tới phương tiện I(x, y) Ảnh I có tọa độ (x, y) ix
  14. MỞ ĐẦU 1. Giao thông thông minh a. Tính cấp thiết Mục tiêu phát triển của quốc gia là sự đồng nhất về phát triển năng lực kinh tế, cơ sở hạ tầng và mức sống của người dân. Trong đó, cơ sở hạ tầng giao thông được xác định là điều kiện quan trọng trong việc phát triển kinh tế xã hội. Giao thông thuận lợi giúp người dân tiết kiệm được thời gian di chuyển, an toàn và nâng cao khả năng giao thương. Tuy nhiên, hạ tầng giao thông chưa thể đáp ứng được số lượng lớn các phương tiện giao thông ngày càng tăng bởi nhu cầu đi lại của người dân đặc biệt ở những nước đang phát triển như Việt Nam. Tùy vào từng đặc trưng hạ tầng đường bộ của mỗi nơi mà việc tùy biến công tác quản lý giao thông ở mỗi quốc gia khác nhau. Do đó, việc nghiên cứu một hệ thống có chức năng quản lý phương tiện giao thông và giám sát đánh giá lưu lượng phương tiện trong một vùng quan tâm là rất cần thiết. Nhằm đạt được mục đích đó việc ứng dụng các công nghệ hiện đại để quản lý, điều khiển giúp giao thông an toàn, thông suốt và thông minh hơn là vấn đề cấp bách của các quốc gia, đặc biệt là các quốc gia đang phát triển. Số liệu thống kê từ Cục đăng kiểm Việt Nam1 cho thấy, từ tháng 3 năm 2019 đến tháng 4 năm 2019 cả nước tăng từ 3.353.537 ô-tô lên thành 3.386.966 ô-tô đang lưu hành. Phần ô-tô sản xuất mới trong hai tháng này lần lượt là: 59.562 ô-tô và 100.036 ô-tô. Còn đối với xe máy, chỉ riêng trong 2 tháng 3 năm 2019 và tháng 4 năm 2019 số lượng xe máy sản xuất mới lần lượt là: 579.577 và 889.335 xe máy. Quyết định số 206/2004QĐ-TTg được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt ngày 10 tháng 12 năm 2004 đề ra chiến lược phát triển giao thông vận tải đến năm 2020 tầm nhìn tới năm 2030. Trong thời gian qua Đảng, Nhà nước và nhân đân ta đã dành nhiều sự quan tâm cho đầu tư phát triển Giao thông Vận tải, trong đó cơ sở hạ tầng giao thông đã có bước phát triển đáng kể chất lượng giao thông ngày một nâng cao hơn. Ngành Giao thông Vận tải là xương sống của mỗi quốc 1 Số liệu thống kê lượng phương tiện giao thông của Cục đăng kiểm Việt Nam được công bố trên website http://www.vr.org.vn/thong-ke/Pages/tong-hop-so-lieu-phuong-tien-giao-thong-trong-ca-nuoc.aspx; truy cập lần cuối vào 19/07/2019. 1
  15. 2 gia, bởi vậy để phát triển xứng tầm Thủ tướng Chính phủ đã cho phép điều chỉnh Chiến lược phát triển Giao thông Vận tải và được ban hành tại Quyết định 35/2009/QĐ-TTg ngày 03 tháng 03 năm 2009. Các cơ quan chức năng từng thí điểm phân làn bằng giải phân cách cho phương tiện tham gia giao thông là ô-tô và mô-tô. Tuy nhiên, giải pháp này chưa được áp dụng triệt để nâng cao ý thức của người dân. Ngoài ra cầu vượt giao thông đường bộ để tránh các phương tiện xung đột trực tiếp với nhau khi đi vào nút giao thông cũng là một phương án đang được ưu tiên triển khai và tỏ ra khá hiệu quả. Trong vài năm trở lại đây Hà Nội đã xây thêm các cầu vượt tại các nút giao thông như: Trần Khát Chân - Đại Cồ Việt, Hoàng Minh Giám - Trần Duy Hưng, Kim Mã - Nguyễn Chí Thanh và đường trên cao Vành đai 3. Tuy nhiên, vào giờ cao điểm giao thông ở Hà Nội và TP. Hồ Chí minh luôn bị ùn tắc gây lãng phí thời gian và kinh tế đối với sự phát triển quốc gia. Dựa theo Chỉ thị 01 của UBND TP. Hà Nội về "Năm trật tự và văn minh đô thị" 2015 do Phó Chủ tịch UBND TP. Hà Nội Nguyễn Quốc Hùng đã kí. Mục tiêu quan trọng được TP. Hà Nội triển khai đó là đảm bảo trật tự an toàn giao thông, trên cơ sở đó Thủ đô sẽ rà soát các điểm đen về tai nạn giao thông, thường xuyên tắc nghẽn vào giờ cao điểm, các nút giao thông phân làn chưa phù hợp cũng được xem xét nghiên cứu. Thành phố Hà Nội cũng đã lắp đặt thêm các camera giám sát các nút giao thông quan trọng làm cơ sở tham chiếu cho các hoạt động xử lý vi phạm và giám sát thống kê lượng phương tiện giao thông di chuyển qua các nút này. Đây chính là tiền đề cho hướng giải quyết các vấn đề trong giao thông hiện tại của luận án. Dựa vào các yếu tố trên, luận án định hướng nghiên cứu ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong bối cảnh giao thông hỗn hợp với mục tiêu quản lý phương tiện và giám sát lưu lượng phương tiện giao thông qua hệ thống camera giám sát. b. Hệ thống Giao thông Thông minh Từ các dẫn chứng, các văn bản của chính phủ và số liệu ở trên bài toán quản lý giao thông trở nên cấp bách hơn bao giờ hết. Sự bùng nổ về phương tiện giao thông khiến lực lượng Cảnh sát Giao thông (CSGT) gặp khó khăn trong công tác quản lý và giám sát các phương tiện khi lưu thông trên đường. Do đó, việc phát triển ứng dụng các giải pháp khoa học công nghệ nói chung và nghiên cứu luận án nói riêng là việc làm cần thiết để cải thiện chất lượng và giúp giao thông luôn an toàn và thông suốt. Ứng dụng khoa học công nghệ mới vào lĩnh vực quản lý giao thông đã được
  16. 3 áp dụng ở các quốc gia phát triển hệ thống này được gọi là: Hệ thống Giao thông Thông minh (Intelligence Transportation Systems - ITS). Hệ thống ITS tập hợp các mô-đun chức năng quản lý phương tiện, giám sát phương tiện và điều tiết dòng phương tiện giao thông trên các tuyến đường cần quan tâm. Hình 0.1 là một mô hình đại diện cho thời đại công nghiệp 4.0 về các công nghệ trong ITS [1]. Mô hình này gồm nhiều chức năng và công nghệ tập trung chủ yếu là công nghệ xử lý ảnh và truyền về trung tâm qua kênh LTE, wifi hoặc bluetooth. Hình 0.1: Mô hình hệ thống ITS trong nghiên cứu của Juan [1] Hệ thống ITS được mô tả trong Hình 0.1 gồm có các chức năng chính sau đây: • Phát hiện phương tiện giao thông đang di chuyển trên đường. • Phát hiện biển số phương tiện đang di chuyển trên đường. • Phân loại và thống kê lưu lượng phương tiện di chuyển. • Xử lý các phương tiện giao thông vi phạm Luật Giao thông đường bộ.
  17. 4 • Đếm và thống kê lưu lượng phương tiện. • Điều khiển dòng phương tiện tránh gây tắc nghẽn. • Đồng bộ hóa dữ liệu giữa các hệ thống để ứng dụng giám sát và thu phí tự động không dừng. • Dịch vụ cấp cứu, bảo hiểm. • Định vị phương tiện. Hiện nay, tại Việt Nam cơ sở hạ tầng phục vụ cho giao thông đang được nghiên cứu phát triển ưu tiên. Chính phủ đã đầu tư rất nhiều để mở rộng và hiện đại hóa giao thông thông đường bộ. Mặc dù vậy, nhu cầu di chuyển của người dân bằng phương tiện cá nhân ở Việt Nam vẫn rất lớn, do đó sự ùn tắc là điều khó tránh khỏi nhất là vào giờ cao điểm. Theo chuyên trang thống kê của Cổng thông tin điện tử Bộ Giao thông Vận tải thống kê tăng trưởng phương tiện tới ngày 31 tháng 12 năm 2016 dựa vào số lượng xe thì tổng số ô-tô lưu hành của năm 2015 là: 2.101.401 chiếc (trong đó, xe con từ 9 chỗ trở xuống là: 1.033.131 chiếc, xe khách từ 9 chỗ trở lên là: 118.030 chiếc, xe tải là: 853.735 chiếc, xe chuyên dùng và xe khác là 96.505 chiếc) và số lượng ô-tô lưu hành của năm 2016 là: 2.516.144 chiếc (trong đó, xe con từ 9 chỗ trở xuống là: 1.270.066 chiếc, xe khách từ 9 chỗ trở lên là: 136.727 chiếc, xe tải là: 1.004.499 chiếc, xe chuyên dùng và xe khác là 104.852 chiếc) tương đương với lượng tăng trưởng tổng số xe từ năm 2015 tới năm 2016 là: 19,73 % (trong đó tăng trưởng của xe con là: 22,93%, xe khách 9 chỗ trở lên là: 15,84 %, xe tải là: 17,65 % và xe chuyên dùng và xe khác là: 8,64 %). Với mức tăng trưởng lượng phương tiện như vậy nhưng cơ sở hạ tầng phát triển không theo kịp do đó, việc ùn tắc vào giờ cao điểm là điều khó tránh khỏi. Tuy nhiên, việc ứng dụng khoa học công nghệ chưa được chú trọng đồng bộ cùng với quy hoạch phát triển hệ thống giao thông ở Việt Nam nhằm vận hành và điều khiển giao thông tự động, làm giảm áp lực đối với người giám sát trực tiếp - Cảnh sát Giao thông. Ở nước ngoài các công nghệ còn chưa phù hợp với cơ sở hạ tầng và đặc trưng giao thông của nước ta. Do đó, việc nhập khẩu công nghệ không thể ứng dụng rộng rãi phù hợp với đặc trưng giao thông hỗn hợp. Cần thiết có các công trình nghiên cứu ứng dụng ITS ở Việt Nam nói riêng và các nước có đặc trưng giao thông hỗn hợp nói chung để phát triển nội lực và làm chủ khoa học công nghệ, để có thể giảm thiểu tai nạn giao thông, nâng cao
  18. 5 ý thức cho người tham gia giao thông. Các chức năng giám sát tự động có thể trích xuất được dữ liệu thống kê vi phạm giao thông để từ đó làm cơ sở xử lý vi phạm giao thông, điều này sẽ nâng dần ý thức tham gia giao thông của người dân. Hệ thống ITS có thể giám sát và quản lý được nhiều khu vực một lúc. Tùy hệ thống máy chủ và chức năng riêng biệt mà có thể điều hướng và quản lý phân luồng được dòng phương tiện từ các nút giao thông gần nhau. Đây chính là điểm mạnh của các hệ thống ITS, giám sát và quản lý cùng lúc nhiều nút giao thông. Ngoài ra, hệ thống còn có thể hoạt động liên tục không ngừng nghỉ để cải thiện ý thức của người tham gia giao thông. Các thiết bị hiện nay có thể thống kê và lập biên bản xử phạt đối với những người vi phạm giao thông như hệ thống dữ liệu trung tâm của Thủ đô hiện nay đang được đặt ở số 54 Trần Hưng Đạo, Quận Hoàn Kiếm, TP. Hà Nội chủ yếu sử dụng giải pháp của CadPro. Điều kiện để có thể thực hiện các chức năng này là khả năng đồng bộ dữ liệu đối với dữ liệu của người tham gia giao thông. Ngoài ra, việc lắp đặt hệ thống camera giám và các cảm biến để tăng độ chính xác cũng là một rào cản về kinh tế đối với ITS. Phương án đưa ra là có thể ưu tiên lắp đặt các hệ thống phát hiện và phân loại phương tiện ở các nút giao thông có mật độ phương tiện di chuyển lớn, thường xuyên xảy ra tai nạn. Cần có bảng hiệu tuyên truyền về sự xuất hiện của các hệ thống tự động giám sát giao thông nhằm mục đích nâng cao ý thức của người tham gia giao thông. Hiện tại, các nghiên cứu ứng dụng ITS ở trên thế giới hầu như chưa thể áp dụng hết ở Việt Nam. Chủ yếu do đặc trưng giao thông ở Việt Nam có tính chất hỗn hợp, bao gồm nhiều loại phương tiện cùng lưu thông trên đường, hầu hết nhiều đường không có giải phân cách cứng để phân loại phương tiện tham gia giao thông. Vì vậy, bài toán giao thông ở Việt Nam hiện nay cần thiết phải xử lý được cả dữ liệu xe máy và dữ liệu ô-tô di chuyển trên đường. c. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước Các nghiên cứu trong nước Hiện nay, ở Việt Nam trong lĩnh vực ITS nói riêng và khoa học công nghệ nói chung đều cần ứng dụng khoa học và kĩ thuật mạnh hơn nữa nhằm mục đích phát triển kinh tế xã hội. Bên cạnh các đề tài nghiên cứu còn có các công trình nghiên cứu trong nước cũng đã tiếp cận với công nghệ xử lý ảnh để ứng dụng vào giao thông như các nghiên cứu được kể đến như trong [2], nghiên cứu này sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng các ký tự trên biển số xe phương
  19. 6 tiện. Nghiên cứu [3] này tập trung đếm phương tiện trên đường cao tốc và phát hiện biển số phương tiện, sử dụng đặc trưng Haar-like để phát hiện và phân loại phương tiện, vị trí camera được đặt ở lề đường. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này luận án đang ứng dụng ở đường cao tốc, trên đó các phương tiện thường di chuyển ở khoảng cách an toàn. Nghiên cứu [4] đưa ra cách phân loại phương tiện giao thông dựa trên đặc trưng của đường viền đối tượng phát hiện được từ ảnh nhị phân bằng việc xác định véc-tơ đường viền. Phương pháp này phù hợp cho góc nhìn của camera để xác định các đối tượng, tuy nhiên trong nghiên cứu này không nói tới sai số của phương pháp trong quá trình thử nghiệm. Trong nghiên cứu [5] nhóm nghiên cứu cũng đã đề xuất giải pháp đo tốc độ phương tiện giao thông trên đường dựa vào một số điểm cơ bản đã được định vị sẵn trên đường. Đề tài KC.01.05/11-15 "Xây dựng giải pháp và thiết bị quản lý điều hành giao thông thông minh sử dụng truyền thông tầm gần chuyên dụng" do PGS. TS. Nguyễn Văn Đức chủ nhiệm, sản phẩm chính của đề tài có: Thiết bị thử nghiệm RFID, đầu đọc thẻ định danh vô tuyến tầm xa, OBU, thiết bị bên đường (RSE) giao tiếp vô tuyến tầm gần đặc dụng 5.8GHz. Và hệ thống mẫu áp dụng quy trình công nghệ quản lý, phát hành mã khóa, bảo mật, xác thực OBU, RSE, RFID cho các ứng dụng thanh toán điện tử, cho theo dõi phương tiện vận tải và điều hành giao thông. Và đề tài KC.01.14/11-15, "Xây dựng cấu trúc hệ thống giao thông thông minh và các quy chuẩn công nghệ thông tin, truyền thông, điều khiển áp dụng trong hệ thống giao thông thông minh tại Việt Nam" do TS. Tạ Tuấn Anh chủ nhiệm, mục tiêu chính của đề tài là: Xây dựng được cấu trúc cơ bản của hệ thống giao thông thông minh dự kiến áp dụng tại Việt Nam. Định nghĩa các thành phần và chuẩn giao tiếp trong hệ thống giao thông thông minh. Tiêu chuẩn hóa về dữ liệu, thông tin trao đổi, tín hiệu điều khiển, công nghệ truyền dẫn và một số công nghệ lõi sử dụng trong các hệ thống giao thông thông minh. Nghiên cứu tiêu chuẩn kỹ thuật, tính khả thi ứng dụng công nghệ RFID dùng làm định danh phương tiện (Automation Vehicle Identification - AVI) trong các hệ thống giao thông thông minh. Bên cạnh đó, những nghiên cứu của JICA (Nhật Bản) về lĩnh vực ITS có những đóng góp quan trọng trong quá trình nghiên cứu, ứng dụng ITS tại Việt Nam. Các nghiên cứu của JICA tập trung vào tình hình thực tế và nhu cầu ứng dụng ITS của Việt Nam, qua 3 giai đoạn nghiên cứu: Điều tra nhu cầu, đề xuất
  20. 7 lộ trình triển khai và quy hoạch tổng thể; Hỗ trợ triển khai ITS và nghiên cứu tích hợp ITS trong các tuyến quốc lộ khu vực phía Bắc Việt Nam. Trong đó bao gồm các hỗ trợ về xây dựng các tiêu chuẩn, quy chuẩn trong lĩnh vực ITS. Việt Nam đã và đang thực hiện nhiều dự án ứng dụng ITS trên hệ thống đường cao tốc. Tiêu biểu là hệ thống giám sát bằng camera trên nhiều tuyến đường tiêu biểu là: Cầu Giẽ - Ninh Bình, Tp. Hồ Chí Minh - Trung Lương; sắp tới sẽ triển khai dự án ứng dụng ITS trên Quốc lộ 3 mới (Hà Nội -Thái Nguyên), hệ thống đường cao tốc vành đai Hà Nội; chủ yếu là hệ thống camera giám sát và thu phí không dừng. Đây là những dự án đầu tiên về ITS trên hệ thống đường cao tốc, có vai trò quan trọng trong quá trình xây dựng ITS sau này. Theo dự kiến, tất cả các tuyến cao tốc khi xây dựng đều phải trang bị hệ thống ITS. Hệ thống quản lý giao thông bằng camera tuyến cao tốc Cầu Giẽ - Ninh Bình đã được đưa vào sử dụng vào đầu tháng 10/2013, trung tâm quản lý, điều hành tuyến đặt tại Vực Vòng, Duy Tiên, Hà Nam. Hệ thống này bao gồm: hệ thống trung tâm điều khiển giao thông, hệ thống thu phí (bao gồm cả thu phí điện tử) hoạt động theo cơ chế thu phí kín với 39 làn xe, hệ thống giám sát điều khiển giao thông với 56 camera kỹ thuật số có độ phân giải cao, hệ thống kiểm soát tải trọng xe sử dụng thiết bị cân động. Việc khai thác, sử dụng các hệ thống này đã đạt được một số hiệu quả nhất định. Việc ứng dụng ITS tại dự án đường cao tốc Tp Hồ Chí Minh - Trung Lương cũng đang được triển khai thực hiện, tập trung xây dựng hệ thống quản lý ITS cho toàn tuyến làm cơ sở xây dựng trung tâm ITS khu vực miền Nam Việt Nam, kết nối với hệ thống điều hành ITS quốc gia. Dự án này triển khai các hệ thống quản lý, điều hành, giám sát giao thông và thu phí điện tử nhằm tăng cường an toàn và hiệu quả khai thác. Tuyến đường TP Hồ Chí Minh - Long Thành - Dầu Giây cũng đang được triển khai lắp đặt thiết bị do nhà thầu ITOCHU - TOSHIBA thực hiện. Hệ thống các trung tâm điều hành giao thông đường cao tốc đang chuẩn bị xây dựng tại ba khu vực Bắc - Trung - Nam, dự kiến đặt tại Bắc Ninh, Đà Nẵng và Tp. Hồ Chí Minh. Đây là 3 trung tâm có chức năng điều phối, giám sát, điều hành giao thông trên các tuyến cao tốc trong phạm vi quản lý. Dự án được thực hiện với sự hỗ trợ của JICA (Nhật Bản). Hiện nay, tại các đô thị lớn của Việt Nam (Hà Nội, Đà Nẵng, Tp Hồ Chí Minh), đã và đang triển khai xây dựng hệ thống giám sát, điều hành giao thông. Các dự án này sử dụng hệ thống camera giám sát, trung tâm điều khiển giao
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
6=>0