Tóm tắt 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:27

Thêm vào BST

Báo xấu

20
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là các dòng giao thông hỗn hợp có đặc trưng: các phương tiện đi sát vào nhau, không phân loại phương tiện theo làn, các phương tiện di chuyển lẫn lộn với nhau. Mời các bạn cùng tham khảo luận án để nắm chi tiết nội dung nghiên cứu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt 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

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 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ HÀ NỘI - 2020
Công trình này được hoàn thành tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Tiến Dũng Phản biện 1: PGS.TS. Bạch Nhật Hồng Phản biện 2: PGS.TS. Phạm Ngọc Thắng Phản biện 3: PGS.TS. Phạm Thanh Giang Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Vào hồi . . . giờ, ngày . . . tháng . . . năm 2020 Có thể tìm hiểu luận án tại: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu, Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
MỞ ĐẦU 1. Giao thông thông minh Mục tiêu phát triển 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, 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 của hạ tầng đường bộ 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. Hình 0.1 là một mô hình đại diện cho thời đại 4.0 về công nghệ cảm biến trong giao thông thông minh [1] và đương nhiên nó có đầy đủ các chức năng của một mô hình hệ thống giao thông thông minh. 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; từ đó có thể sử dụng các chức năng như: dịch vụ cấp cứu, bảo hiểm, định vị và các chức năng cần thiết khác. 2. Các vấn đề còn tồn tại Từ các nghiên cứu đã có tại Việt Nam và nước ngoài, các vấn đề còn tồn tại đối với hệ thống giao thông thông minh ở Việt Nam được thống kê như sau: 1
Hình 0.1: Mô hình hệ thống giao thông thông minh trong nghiên cứu của Juan [32] • Chưa có giải pháp hoàn chỉnh cho hệ thống phát hiện các phương tiện trong đô thị đặc biệt khi đường đông vào giờ cao điểm. • Chưa có giải pháp quản lý dòng phương tiện giao thông hỗn hợp (giám sát lưu lượng, mật độ phương tiện). • Ngoài ứng dụng công nghệ RFID trong thu phí đường bộ, công nghệ sử dụng cảm biến để đo khoảng cách chỗ đỗ xe trong hầm thông báo bằng đèn LED để thông báo tình trạng chỗ đỗ xe và công nghệ camera giám sát hiện trạng nút giao thông thì tại Việt Nam chưa ứng dụng các công nghệ khác để quản lý giao thông. • Chưa có hệ thống điều khiển đèn tín hiệu giao thông theo lưu lượng thực tế phương tiện trên đường. 3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2
• Mục tiêu nghiên cứu là các dòng giao thông hỗn hợp có đặc trưng: các phương tiện đi sát vào nhau, không phân loại phương tiện theo làn, các phương tiện di chuyển lẫn lộn với nhau. • Đối tượng nghiên cứu chính là các phương tiện giao thông trên đường bao gồm: ô-tô, xe máy, xe đạp, các phương tiện ba bánh và phương tiện thô sơ khác. • Phạm vi nghiên cứu là các đường đô thị trong trung tâm Thủ đô Hà Nội, nơi mà các tuyến đường được xây dựng từ lâu và có các đặc trưng của dòng giao thông hỗn hợp. 4. Ý nghĩa khoa học và những đóng góp của luận án Luận án khai thác các chức năng thực tiễn trong công cuộc giám sát và quản lý giao thông ở nước ta. Trong công cuộc hiện đại hóa khoa học công nghệ hiện nay, ứng dụng các kĩ thuật mới nhằm giảm áp lực quản lý và điều tiết giao thông của lực lượng chức năng là điều vô cùng cần thiết. Mục tiêu Luận án là đưa ra các phương pháp xác định lưu lượng và các phương pháp giám sát phương tiện giao thông dựa trên công nghệ xử lý ảnh. Đây cũng là tiền đề cho các nghiên cứu khoa học ứng dụng vào giao thông ở Việt Nam. Hệ thống Giao thông thông minh đươc nghiên cứu sinh đề xuất sử dụng công nghệ xử lý ảnh là chính. Trên cơ sở giải thuật Bicubic, nghiên cứu sinh tập trung khai thác giải thuật tạo lại độ tương phản cho đường biên để phân biệt các đối tượng trong hình ảnh được truyền về trung tâm từ camera. Bên cạnh đó, nghiên cứu sinh tập trung vào việc mô hình hóa phương pháp đo tốc độ phương tiện dựa hoàn toàn vào độ phân giải ảnh và các thông số của camera giám sát. Nghiên cứu sinh tập trung khai thác nhằm cải thiện năng lực điều khiển dòng giao thông của đèn tín hiệu nên đề xuất các giải pháp tính toán mật độ phương tiện các luồng giao thông đổ vào nút bằng việc xem xét các vùng đích bị chiếm dụng để đưa ra thời gian hoạt động phù hợp cho đèn tín hiệu. 3
5. Cấu trúc nội dung của luận án Luận án được trình bày trong 3 chương chính: Chương 1 nói về TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CỦA XỬ LÝ ẢNH TRONG GIAO THÔNG HỖN HỢP, trong chương này sẽ tập trung giới thiệu về các chức năng cơ bản của một hệ thống giao thông thông minh. Bên cạnh đó sẽ phân tích các công nghệ hiện tại được sử dụng trong nhận diện phương tiện ở trên thế giới. Nghiên cứu đã chỉ ra các công nghệ nhận dạng và phân loại phương tiện tốt ở nước ngoài không thể đưa về ứng dụng ở trong nước. Do đó, đề xuất đưa vào khai thác và vận hành công nghệ giao thông thông minh ứng dụng xử lý ảnh là cần thiết. Trong Chương 2 là QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG, trình bày về các chức năng cơ bản trong quản lý phương tiện. Đầu tiên là giới thiệu bước tiền xử lý ảnh để cải thiện năng lực nhận dạng đối tượng, luận án đề xuất việc tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào để nhận dạng và phân loại đối tượng trên đường. Ngoài ra, tác giả còn đề xuất phương pháp phân loại phương tiện giao thông dựa hoàn toàn theo góc tới của phương tiện và vị trí đặt camera giám sát. Cuối cùng, trong chương này sẽ đề xuất mô hình phương pháp đo tốc độ phương tiện giao thông. Tiếp theo Chương 3 nói về LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG, trong chương này sẽ trình bày về vai trò của hệ thống giám sát lưu lượng phương tiện giao thông. Các phương pháp phân tích lưu lượng và mật độ dựa theo số lượng phương tiện thống kê và không thống kê được sẽ được trình bày ở đây sau cùng là đề xuất giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông tại một nút giao thông có đèn tín hiệu hoạt động. Trong phần cuối của Luận án, tác giả đã đánh giá và phân tích kết quả đồng thời đưa ra các định hướng nghiên cứu và phát triển các phương pháp đã đề xuất trong Luận án nhắm đưa vào ứng dụng trong thực tế. 4
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CỦA XỬ LÝ ẢNH TRONG GIAO THÔNG HỖN HỢP 1.1. Giới thiệu Hệ thống Giao thông thông minh - ITS (Intelligent Transportation System) là một bước tiến lớn về khoa học và công nghệ trong ứng dụng, giám sát và điều khiển giao thông một cách tự động. Hệ thống ITS giúp người sử dụng có thể theo dõi và lựa chọn chính xác các phương tiện giao thông công cộng, các phương tiện giao thông trao đổi dữ liệu với nhau nhằm tạo ra một hệ thống vận chuyển an toàn. ITS còn là cơ sở để quản lý và điều khiển các phương tiện đang tham gia giao thông. Trong nội dung chương này sẽ tập trung đi sâu vào phân tích các công nghệ nhận diện phương tiện giao thông trên đường. Từ các lập luận nghiên cứu sinh sẽ đề xuất công nghệ phù hợp với dòng phương tiện giao thông hỗn hợp đặc trưng của các nước đang phát triển nói chung và Việt Nam nói riêng. Công nghệ có tiềm năng ứng dụng cao sẽ được đưa vào từng kịch bản để phát triển xử lý các mục tiêu như: phân loại phương tiện và điều khiển dòng phương tiện. 1.2. Hệ thống giao thông thông minh Hệ thống giao thông thông minh (Intelligent Transportation System - ITS) là hệ thống được xây dựng dựa trên nhiều nền tảng công nghệ giúp tự động hóa các hoạt động giám sát và điều khiển giao thông trên đường với mục đích giúp cho các phương tiện di chuyển an toàn và thông suốt. Hình 1.1 đại diện mô tả kiến trúc của hệ thống ITS của Huawei, 5
trong minh hoạ này hệ thống ITS được mô tả khá chi tiết về các công nghệ nhận diện phương tiện, kênh truyền, hệ thống cơ sở dữ liệu và cuối cùng là hệ thống điều khiển. Hình 1.1: Kiến trúc của một hệ thống ITS của Huawei Chức năng của hệ thống giao thông thông minh: • Hệ thống thông tin trao đổi giữa nhà quản lý và người điều khiển phương tiện giao thông • Hệ thống thu nhận dữ liệu phương tiện giao thông • Hệ thống điều khiển phương tiện giao thông • Hệ thống phụ trợ hoạt động xe thương mại • Hệ thống thanh toán điện tử 6
• Hệ thống an toàn và bảo mật dữ liệu Các công nghệ hiện tại đang được áp dụng trong nhận diện phương tiện giao thông được phân tích và đánh giá khả năng ứng dụng vào giao thông hỗn hợp. Trong đó, nổi bật hơn cả là công nghệ xử lý ảnh được thể hiện qua Bảng 1.1: 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 Công nghệ Nhận Đếm Đo Phân loại Giao thông diện tốc độ hỗn hợp Cảm ứng điện từ X X X X Không Từ trường X X X Không Không Từ tính X X X Không Không RADAR vi sóng X X X X Không Hồng ngoại chủ động X X X X Không Hồng ngoại bị động X X X Không Không Siêu âm X X Không Không Không Âm thanh X X X Không Không Công nghệ không dây X X X Không X Xử lý ảnh X X X X X Dựa vào bảng trên thì có thể xác định các phương pháp có khả năng áp dụng cho dòng phương tiện giao thông hỗn hợp chính là xử lý ảnh và phương pháp Wireless Technology. Tuy nhiên, việc thực tế áp dụng còn nhiều khó khăn và còn cần phải cải thiện các phương pháp cho phù hợp với đặc trưng giao thông ở từng vùng và từng loại kịch bản giao thông. Từ các nghiên cứu và đánh giá về các công nghệ ở trên mô hình đề xuất của hệ thống được diễn giải ở hình 1.2 đây là sơ đồ khối được đề xuất trong phạm vi thực hiện của luận án. 7
Phân loại phương tiện Đo tốc độ Tiền xử lý Nhận dạng (Cải thiện chất phương tiện Cameras lượng ảnh) Giám sát quỹ đạo Giám sát lưu lượng phương tiện Nhận diện phương tiện Hệ thống thu phí Quản lý phương tiện Hình 1.2: Sơ đồ khối của hệ thống đề xuất Để cải thiện việc phân loại phương tiện trong giao thông hỗn hợp. Đã có nghiên cứu phân loại phương tiện chỉ dùng 1 camera được đặt có hướng quan sát cùng với hướng đi của dòng phương tiện như [C1]. Phương pháp này có thể phân loại được nhiều loại phương tiện giao thông. Ngoài ra, còn có các phương pháp giám sát lưu lượng phương tiện trong giao thông hỗn hợp để điều khiển đèn tín hiệu giao thông được nói tới trong [C2]. Phương pháp này dựa vào tốc độ chiếm dụng mặt đường kể từ khi đèn đỏ để dự đoán lưu lượng phương tiện giao thông trên luồng đường đi chuyển từ đó quyết định thời gian hoạt động của đèn tín hiệu. Từ thực tiễn, tác giả đề xuất hệ thống giám sát và quản lý phương tiện giao thông ở các nước đang phát triển nên tập trung nghiên cứu và phát triển công nghệ xử lý ảnh để thực hiện do các ưu điểm được thể hiện trong Bảng 1.1. 1.3. Kết luận chương Một hệ thống Giao thông thông minh có sử dụng rất nhiều công nghệ để điều khiển các phương tiện tham gia giao thông nhằm mục đích giúp cho các phương tiện di chuyển an toàn và thông suốt. Các công nghệ này chủ yếu đã được ứng dụng từ lâu, trong đó nổi bật lên là công nghệ xử lý ảnh. 8
Xử lý ảnh trong giao thông đã được nghiên cứu và áp dụng vào thực tiễn từ các năm trước đây. Tuy nhiên, tuỳ theo đặc trưng giao thông của mỗi quốc gia mà có nghiên cứu về xử lý ảnh của bài toán giao thông khác nhau. Ở các nước phát triển, giao thông hiện đại bài toán giới hạn bởi các dòng phương tiện theo làn cố định và cho từng loại phương tiện cố định. Mức ứng dụng công nghệ xử lý ảnh ở các quốc gia khác hẳn với các nước đang phát triển có đặc trưng dòng phương tiện giao thông hỗn hợp như Việt Nam. Do đó, nghiên cứu và phát triển công nghệ xử lý ảnh để áp dụng vào các nước đang phát triển là một vấn đề cấp thiết. Trong nội dung trình bày ở chương này, các công nghệ nhận diện phương tiện đã được trình bày và phân tích ưu nhược điểm khả năng ứng dụng trong giao thông đô thị có đặc trưng là dòng phương tiện giao thông hỗn hợp. Các phương pháp này đã được ứng dụng từ lâu và thống kê khả năng nhận diện phương tiện. Phương pháp nhận diện phương tiện bằng xử lý ảnh vượt trội so với các công nghệ khác về tính khả thi ở các nước đang phát triển. Tuy còn một số các vấn đề cần được cải thiện như: phát hiện phương tiện khi điều kiện ánh sáng kém, đường quá đông các phương tiện đi sát gần với nhau, nhiều chủng loại phương tiện cùng tham gia giao thông. Luận án sẽ đi vào giải quyết các vấn đề này mục tiêu cụ thể là ứng dụng công nghệ xử lý ảnh tại Việt Nam trong quản lý và giám sát giao thông. Chương tiếp theo sẽ trình bày về phương pháp nhận diện và đề xuất phương pháp phân loại phương tiện giao thông hỗn hợp. Các phương pháp sử dụng công nghệ xử lý ảnh sẽ được phân tích và so sánh, cuối cùng là đề xuất phương pháp phân loại phương tiện cũng như kết quả mô phỏng. 9
CHƯƠNG 2 QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG 2.1. Giới thiệu Dữ liệu phương tiện giao thông thu thập được từ các camera giám sát gắn trên đường được truyền tải về trung tâm để xử lý mục đích là giám sát lượng phương tiện và nhận dạng các bất thường trên đường như va chạm giao thông. Dữ liệu là các đoạn videos ngắn nối tiếp nhau được đưa vào xử lý để nhận diện các phương tiện giao thông trong đó. Từ việc nhận diện phương tiện giao thông, cần thiết phải phân loại và thống kê được lượng phương tiện di chuyển qua một tuyến đường trong một đơn vị thời gian để làm cơ sở tiền xử lý các chức năng như điều khiển đèn tín hiệu giao thông, phát hiện phương tiện đi vào đường cấm hoặc đường có làn riêng cho từng loại phương tiện. Trong nội dung chương này, tác giả tập trung vào giải pháp tiền xử lý dữ liệu là đề xuất cải thiện chất lượng ảnh thu được và phân loại phương tiện. 2.1.1. Cải thiện chất lượng ảnh Phương pháp cải thiện chất lượng ảnh, trong nội dung luận án là tăng cường nâng cao độ phân giải của ảnh từ ảnh được truyền về trung tâm xử lý dữ liệu: Phân tích biên Trong thực tế, ảnh nội suy sử dụng giải thuật Bicubic điển hình bị nhòe các vùng phân biệt đối tượng bởi giải thuật nội suy bị ảnh hưởng do BA. Để loại bỏ hiệu ứng này, bản đồ biên được đề xuất để nâng cao chất lượng ảnh nội suy và các điểm ảnh biên xung quanh sẽ được tính toán loại nhằm khôi phục độ sâu tạo ra độ tương phản giúp mắt người có thể phân biệt được 10
1 2 Điểm ảnh nội suy Bicubic 3 4 Hình 2.1: Giải thuật nội suy Bicubic các đối tượng trong khung hình. Hình minh họa cho một ảnh gốc và một ảnh sau khi nội suy có cùng kích thước độ phân giải. Trong đó, dễ nhận thấy nếu các điểm ảnh có đồng mức màu thì các điểm ảnh nội suy và điểm ảnh gốc không khác nhau nhiều. Tuy nhiên, đối với các điểm ảnh đang trong độ dốc diễn tả sự khác nhau giữa các đối tượng trong khung hình. Thì các điểm ảnh nội suy và điểm ảnh gốc khác nhau rõ rệt, các điểm ảnh gốc luôn có giá trị sâu hơn và cao hơn đối với các điểm ảnh nội suy, lý do là bởi điểm ảnh nội suy mang giá trị được tập hợp từ các điểm ảnh xung quanh nó. Tuy nhiên cũng vị trí mà điểm ảnh nội suy lại có giá trị lớn hơn hoặc thấp hơn so với ảnh gốc. Đấy là vấn đề đối với cục bộ một đường, do điểm nội suy ảnh hưởng từ xung quanh. Cách tính các điểm ảnh lân cận biên đối với một đường cong kín được mô tả như trong Hình 2.9. Hình 2.9(a) là phương pháp nội suy tuyến tính ứng dụng cho dữ liệu một chiều, điểm ảnh nội suy (x, y) được phát triển từ nội suy tuyến tính từ hai điểm ảnh gốc là (x1 , y1 ) và (x2 , y2 ). Giá trị điểm ảnh x được tính trong phương trình (2.18). Phương pháp nội suy song tuyến tính ứng dụng cho dữ 11
Điểm ảnh gốc Tính lại 3 Nội suy 2 Bicubic 1 Điểm ảnh biên Hình 2.2: Xác định các điểm ảnh cần tính toán lại dựa vào ma trận 7 × 7 liệu hai chiều, điểm ảnh nội suy (x, y) được tính như trong phương trình (2.20): Bảng 2.1: So sánh PSNR giữa nội suy BI và phương pháp đề xuất Giải thuật nội suy Phương pháp đề xuất Khung hình Bicubic (PSNR, dB) (PSNR, dB) 1 27, 4586 28, 3432 2 29, 2633 29, 9893 3 29, 4240 31, 3964 4 29, 7181 31, 0746 5 29, 1698 30, 6485 2.1.2. Phân loại phương tiện Hệ thống sử dụng một camera CCD có kích thước khung hình là 640 × 480 điểm ảnh và có tốc độ 30f ps (khung hình trên giây) được lắp đặt ở độ cao 6.25m từ mặt đường tới vị trí lắp đặt camera, góc quét của camera so với phương ngang là 300 độ được thể hiện trong Hình 2.2. Việc phân loại phương tiện giao thông chủ yếu dựa vào các tính chất vật lý của đối tượng. Trong bộ dữ liệu phương tiện thu nhận được, chủ yếu được thống kê theo tiêu chí về kích cỡ đường bao quanh đối tượng. Tuy nhiên, đối tượng có thể bị giảm tỉ lệ khi được 12
ghi lại trong khung hình của camera. Do đó, yếu tố góc của đường bao là giữ nguyên được tính chất của các đối tượng. Hình 2.14(a) mô tả góc a được dùng để phân loại các đối tượng trong khung hình. Góc a được tính theo công thức: width 180 a = arctan × . (2.1) length π 2.1.3. Đo tốc độ phương tiện Camera O I    h O’ A(i,j) C L OO L’ C’ Hình 2.3: Mô hình thiết lập camera Từ góc α và góc δ đã biết, có được vị trí của điểm A trên ảnh thu được nằm cách tâm OO một khoảng như sau: m Nếu điểm A (i, j) với i ≥ thì: 2 (i − m/2)∆p d = h × tan α + δ − arctan , (2.2) f m nếu điểm A (i, j) với i < thì: 2 i∆p d = h × tan α + δ + arctan . (2.3) f Tùy vào mỗi camera có thuộc tính khác nhau. Trong các dữ liệu mô phỏng trước camera được sử dụng có loại 3, 9, 10, 12, 15 khung 13
hình/giây. Trong nghiên cứu này dữ liệu của camera các tác giả sử dụng có 12 khung hình trong một giây (f ps). Ta có bản đồ khung hình như sau: Từ bản đồ frame, có thể tính được khoảng thời gian 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 s 12 Các khung hình trong một giây Hình 2.4: Biểu diễn số khung hình trong một giây (camera thử nghiệm có tốc độ 12f ps) giữa 2 frames liên tiếp nhau là: 1/12 giây. Khi các phương tiện ở khoảng cách xa tiến gần vào camera có thể sử dụng các cặp khung hình liên tiếp nhau hoặc không liên tiếp để tính toán độ dịch chuyển của phương tiện trong khoảng thời gian ∆t. Từ đó tính toán được vận tốc trung bình v của phương tiện theo công thức: ∆s v= . (2.4) ∆t Vì phương tiện không phải là một điểm trong khung hình thu được, các tác giả đề xuất chỉ xét các điểm của phương tiện gần camera nhất để bảo toàn trọng tâm của phương tiện khi phương tiện đi từ xa tới gần. Kết quả mô phỏng đo tốc độ của phương pháp đề xuất được thể hiện trong Hình 2.5. 14
Chart Title 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 GPS 19,7 25,01 20,34 23,76 30,64 19,75 26,85 32,84 29,45 26,74 24,75 18,47 27,47 26,48 22,84 28,94 37,45 34,37 30,74 28,6 Phương pháp đề xuất 19,43 25,17 20,81 23,9 30,92 19,97 26,61 32,79 29,53 26,7 24,88 18,6 27,5 26,54 21 28,72 37,66 34,5 30,68 28,73 Hình 2.5: Đánh giá sai số 2.2. Kết luận chương Trong các hệ thống Giao thông thông minh việc phân loại và thống kê được phương tiện giao thông đang di chuyển trên một tuyến đường hoặc một nút giao thông chính là cơ sở để điều khiển các hoạt động của luồng phương tiện đó. Dữ liệu thu được từ hệ thống camera giám sát trên đường được truyền tải về các trung tâm giám sát và điều khiển giao thông. Nhằm đáp ứng không giao lưu trữ và đường truyền tín hiệu mà độ phân giải các camera này ở mức vừa phải thông thường sẽ nằm trong khoảng (800 × 600 điểm ảnh → 2048 × 1536 điểm ảnh). Do đó, luận án đã đề xuất một phương pháp dựa trên giải thuật nội suy Bicubic để cải thiện nâng cao chất lượng của ảnh sau khi nội suy tăng độ phân giải. Nội suy Bicubic sẽ gây ra hiệu ứng mờ ảnh hưởng từ các 15
khối lân cận trong phạm vi nghiên cứu này sử dụng hệ số nội suy bằng 2. Nhận dạng các vật thể trong ảnh phụ thuộc vào biên ảnh, biên ảnh chính là đường phân chia các đối tượng trong ảnh. Chính bởi vậy các điểm ảnh được nội suy ở gần biên nằm trong ma trận giá trị gốc 4 × 4 sẽ bị ảnh hưởng bởi các giá trị xung quanh. Các điểm ảnh này cần được tính toán lại cho phù hợp với từng đối tượng. Kết quả của phương pháp này đã được công bố trong [C3]. Công nghệ xử lý ảnh phát hiện các phương tiện trong dòng giao thông hỗn hợp để nhận dạng đối tượng và tiến hành phân loại đối tượng. Các đối tượng này sau đó được phân loại theo phương pháp xét góc tới của phương tiện nhận diện được đã được trình bày ở trong [C1]. Phương pháp này có thể kết hợp với các phương pháp khác để nâng cao và cải thiện độ chính xác trong phân loại phương tiện giữa ô-tô và xe máy. Luận án cũng đề xuất một mô hình dựa trên đặc trưng hình học của camera giám sát giao thông để đo tốc độ của phương tiện giao thông trên đường. Từ thông số lắp đặt camera và thông số của camera ảnh I(x, y) thu được qua camera giám sát có thể tính toán được độ dịch chuyển của các phương tiện phát hiện được trong khung hình được trình bày trong [J2] Nghiên cứu cũng mở ra các phương pháp xác định thời gian chụp để có thể nâng cao độ chính xác của giải pháp này khi đo tốc độ phương tiện trên đường cao tốc trong tương lai. 16
CHƯƠNG 3 LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG 3.1. Giới thiệu Một hệ thống ITS có nhiều vụ giám sát và thực thi các tác vụ điều khiển giao thông một cách tự động theo lưu lượng phương tiện di chuyển tăng đột biến hay có những thay đổi trong thời gian ngắn cần các hệ thống điều khiển phù hợp hơn với thực tại. Trong các nghiên cứu và các đề xuất phương hướng phát triển giám sát và quản lý lưu lượng phương tiện giao thông đặc biệt là điều khiển đèn tín hiệu giao thông thì chưa có các đề xuất dành cho các nước đang phát triển với đặc trưng dòng phương tiện giao thông hỗn hợp cùng tham gia lưu thông trên đường. Do đó, trong nội dung chương này tác giả tập trung vào việc điều khiển lưu lượng giao thông tại một nút giao thông có hệ thống đèn tín hiệu và camera giám sát hoạt động. Tiếp đó tác giả đề xuất phương pháp đo tốc độ phương tiện giao thông dựa vào mô hình hình học của camera giám sát. 3.2. Hệ thống giám sát lưu lượng phương tiện giao thông 3.2.1. Đề xuất giám sát và điều khiển giao thông theo mật độ lưu lượng Việc triển khai hệ thống dựa trên việc thiết lập mô hình camera với các tham số quan tâm, được mô tả trong Hình 3.8. Trong mô hình này, độ cao từ mặt đất tới camera, góc lệch của camera với trục đứng, và góc khoảng xem camera được biểu thị bằng h, δ tương ứng. Ngoài ra, k là khoảng cách từ máy ảnh hướng hướng tới bề mặt đường. Xác định Aoccupied 17
α 2δ k h d Hình 3.1: Mô hình vị trí lắp đặt camera A D B C Hình 3.2: Mô hình hệ thống đề xuất Từ nguồn dữ liệu cơ sở của hệ thống quản lý giao thông, các phương tiện được nhận dạng từ phương pháp trừ nền thích nghi từ dữ liệu vùng chuyển động trong chuỗi ảnh của nghiên cứu [16]. Phương pháp đề xuất mô hình hóa từng điểm ảnh như là phương pháp Mixture of Gaussians và sử dụng một phép xấp trực tiếp để cập nhật mô hình và sau đó phân loại điểm ảnh dựa trên phân phối Gaussian tương ứng một cách hiệu quả nhất là một phần của mô hình nền. Xác định Atraced 18