NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
----- 🕮 -----

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH
NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH
ĐỀ TÀI: NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON
TÍCH CHẬP

Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Mạnh Cường
Nhóm thực hiện: Nhóm 20
Thành viên nhón: Nguyễn Văn Việt
Trương Văn Cảnh

2020602003
2020600216

Nguyễn Quang Huy 2020603048

Hà Nội-2023

1


MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ...........................................................................................................6
LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................7
CHƯƠNG 1: BÀI TỐN NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THƠNG ...................10
1.1 Tổng quan về nhận dạng và biển báo giao thông ......................................10
1.2. Phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông ............................................22

1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu .........................................................23
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG
..................................................................................................................................28
2.1. CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN HÌNH ẢNH BIỂN BÁO GIAO
THƠNG ...............................................................................................................28
2.1.1. Phát hiện dựa trên ảnh mẫu.................................................................28
2.1.2. Phát hiện dựa trên dạng hình học .......................................................28
2.2. PHƯƠNG PHÁP ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN ...................29
2.2.1. Bộ lọc Gabor ..........................................................................................29
2.2.2. Mạng Nơron nhân tạo...........................................................................29
2.2.3. Ngôn ngữ lập trình Python...................................................................31
2.3. MƠ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TỐN.......................................................33
2.3.1. Mơ hình tổng qt .................................................................................33
2.3.2. Thu nhận hình ảnh (Capture Image) ..................................................34
2.3.3. Phát hiện biển báo và trích xuất vùng đặc trưng khi sử dụng bộ lọc
Gabor ................................................................................................................34
2.3.4. Xử lý trước khi nhận dạng (Pre-recognized)......................................36
2.3.5. Quá trình nhận dạng (Recognized) .....................................................37
CHƯƠNG 3 NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG DÙNG BỘ LỌC
GABOR VÀ MẠNG NƠRON ................................................................................39
3.1. MƠ TẢ BÀI TỐN .....................................................................................39

2


3.1.1. Đặt vấn đề ..............................................................................................39
3.1.2. Xây dựng cơ sở dữ liệu .........................................................................39
3.1.3. Tập huấn luyện ......................................................................................40
3.1.4. Dùng bộ lọc Gabor để biến đổi ảnh .....................................................40
3.1.5. Dùng mạng Nơron để huấn luyện và nhận dạng ...............................42

3.1.6. Thực nghiệm ..........................................................................................44
CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG SẢN PHẨM DEMO ...................................................45
4.1 Quy trình làm việc ........................................................................................45
4.2 Khám phá tập dữ liệu và các thư viện cần thiết cho q trình huấn luyện
..............................................................................................................................45
4.3 Mơ hình CNN ................................................................................................49
4.4 Huấn luyện và xác nhận mơ hình................................................................52
4.5 Thử nghiệm mơ hình ....................................................................................54
4.6 Xây dựng giao diện ứng dụng......................................................................56
KẾT LUẬN ..............................................................................................................63

3


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Biển báo cảnh báo ......................................................................12
Hình 1.2: Biển báo cảnh báo ......................................................................12
Hình 1.3: Biển báo hướng dẫn ...................................................................13
Hình 1.4: Biển báo cấm ..............................................................................13
Biển 1.5: Biển báo cấm ..............................................................................14
Hình 1.6: Biển báo hiệu lệnh......................................................................14
Hình 1.7: Biển báo hiệu lệnh......................................................................15
Hình 1.8: Biển báo hiệu lệnh......................................................................15
Hình 1.9: Biển báo văn hố ........................................................................16
Hình 1.10 : Biển báo khẩn cấp ...................................................................16
Hình 1.11: Biển báo hiệu lệnh ....................................................................17
Hình 1.12: Biển báo chỉ dẫn .......................................................................17
Hình 1.13: Biển báo chỉ dẫn .......................................................................18
Hình 1.14: Biển phụ ...................................................................................18
Hình 1.15: Vạch kẻ đường .........................................................................19

Hình 1.16: Biển báo trên cao tốc................................................................19
Hình 1.17: Biển báo trên cao tốc................................................................20
Hình 1.18: Biển báo theo hiệp định GMS..................................................21
Hình 1.19: Biển báo theo hiệp định GMS..................................................21
Hình 1.20. Bài tốn nhận diện biển báo giao thơng ...................................23
Hình 2.1 - Mơ hình giải quyết bài tốn ......................................................33
Hình 3.1. Tập dữ liệu mẫu để huấn luyện ..................................................40
Hình 3.2. Tập biển báo chuẩn ....................................................................40
Hình 3.3 Kết quả cảu ảnh khi qua bộ lọc Gabor ........................................41
Hình 3.4 Chạy demo với bằng bộ lọc Gabor cho ra ảnh trung bình ..........41
Hình 3.6 Ảnh trung bình lọc Gabor theo 5 hướng .....................................42
Hình 3.7 - Chạy demo khi đã tải vectors và tải classes vào Với ảnh đầu
vào là 3600 giá trị điểm ảnh, ảnh đầu ra 5 lớp. ..........................................43
4


Hình 3.8 - Chọn ảnh để huấn luyện mạng Nơron ......................................43
Hình 3.9 kết quả huấn luyện khi thay đổi số noron lớp ấn ........................44
Hình 4.1 các thư viện cần trong quá trình huấn luyện ...............................45
Hình 4.2 tiền xử lý và phân loại dữ liệu .....................................................48
Hình 4.3 Chia tách tập dữ liệu thành tập huấn luyện , tập kiểm thử và
chuyển đổi nhãn .........................................................................................49
Hình 4.4 Đầu ra khi qua các bước tiền xử lý .............................................49
Hình 4.5 sử dung hàm model.fit() để huấn luyện ......................................52
Hình 4.6 Kết quả độ chính xác 95% và đạt được độ ổn định sau 15 kỳ ...52
Hình 4.7 Hàm vẽ đồ thị để trực quan hóa độ chính xác (accuracy) và độ
mất mát (loss) .............................................................................................53
Hình 4.8 Hai đồ thị để trực quan hóa độ chính xác (accuracy) và độ mất
mát (loss) ....................................................................................................54
Hình 4.9 kiểm thử độ chính xác của mơ hình đã được huấn luyện trên một

tập dữ liệu kiểm thử....................................................................................55
Hình 4.10 Kết quả sau khi kiểm thử độ chính xác .....................................55
Hình 4.11 Kết qảu khi chạy mơ hình demo ...............................................62

5


LỜI CẢM ƠN
Với tình cảm chân thành và sâu sắc nhất, nhóm em mong muốn được bày
tỏ đến tất cả cá nhân, tổ chức đã tạo điều kiện hỗ trợ và giúp đỡ nhóm trong
suốt q trình nghiên cứu đề tài. Trong thời gian qua, nhóm em đã nhận được
nhiều sự quan tâm của quý thầy cô, nhà trường và bạn bè.
Trải qua thời gian vừa qua, nhóm em đã nhận được sự quan tâm và đồng
hành từ quý thầy cô, nhà trường và bạn bè. Đây là những nguồn động viên và
định hướng quan trọng trong cuộc hành trình nghiên cứu và học tập của nhóm.
Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS. Nguyễn Mạnh
Cường, người đã truyền đạt vốn kiến thức cần có cho chúng tơi trong suốt q
trình học tập mơn học. Sự tận tâm và sự chỉ bảo tận tình của thầy đã giúp chúng
tơi hồn thành đề tài một cách tốt nhất.
Mặc dù báo cáo học phần của chúng em được thực hiện trong khoảng thời
gian ngắn, chắc chắn sẽ khơng tránh khỏi những sai sót. Vì vậy, chúng em mong
nhận được sự đóng góp ý kiến từ các thầy cơ để giúp nhóm hồn thiện kiến thức
và bổ sung thêm thông tin cần thiết cho báo cáo học phần của mình.
Một lần nữa, chúng em xin chân thành cảm ơn thầy và tất cả những người
đã giúp đỡ và đồng hành cùng chúng em trong chặng đường này.
Em xin chân thành cảm ơn!
Sinh viên thực hiện
Trương Văn Cảnh
Nguyễn Quang Huy
Nguyễn Văn Việt

6


LỜI MỞ ĐẦU
Tại Việt Nam, tình trạng an tồn giao thơng đường bộ vẫn cịn diễn
biến phức tạp, số người chết vì tai nạn giao thơng vẫn ở mức cao do tình
trạng xâm phạm các cơng trình giao thơng vẫn cịn xảy ra phổ biến, hạ tầng
giao thơng kém, biển báo dày đặc nên gây ra rất nhiều khó khăn cho người
tham gia giao thông. Cụ thể, trong 6 tháng đầu năm 2012, cả nước đã xảy ra
17.886 vụ tai nạn giao thông làm chết 4.953 người và bị thương 19.977
người.
Các vụ tai nạn dẫn đến chết người xảy ra trên các tuyến quốc lộ có
chiều hướng gia tăng. Theo đánh giá của Bộ Công an và các nhà chức năng,
nguyên nhân của những vụ tai nạn giao thông trên chủ yếu do người điều
khiển phương tiện đi sai phần đường, tránh vượt sai quy định, vi phạm tốc
độ, chuyển hướng khơng quan sát hết biển báo giao thơng.
Chính vì thế, các nhà khoa học các nước tiên tiến trên thế giới
nghiên cứu và đề xuất nhiều giải pháp như:
- Nâng cao cơ sở hạ tầng giao thông tương ứng với tốc độ tăng trưởng kinh
tế.
- Kiểm tra và loại bỏ những phương tiện quá hạn hoặc không đáp ứng tiêu
chuẩn an tồn để tham gia giao thơng.
- Tun truyền cho người tham gia giao thông chấp hành tốt Luật giao thơng
và tham gia giao thơng có văn hóa để giảm tai nạn giao thông
- Giải pháp quan trọng nhất, nắm hồn tồn sự thành cơng là giải pháp nâng
cáo ý thức của người điều khiển phương tiện khi tham gia giao thông.
- Biển báo giao thông được nhận dạng một cách tự động và cùng một lúc
có thể nhận biết được các biển báo xuất hiện trên đường, nó sẽ hỗ trợ rất
nhiều cho người tham gia giao thông như đưa ra những cảnh báo kịp thời,

chính xác để giảm ùn tắc, an toàn hơn.
7


- Trên thế giới, có rất nhiều hệ thống hỗ trợ cho người điều khiển phương
tiện giao thông, một trong những hệ thống đó là hệ thống nhận dạng biển báo
giao thông, cảnh báo cho người điều khiển phương tiện. Giải pháp này có
thể được áp dụng tại Việt Nam, nhưng chưa được vì cơ sở hạ tầng giao thơng
ở nước ta chưa phù hợp và chi phí cho sản phẩm rất cao.
- Sử dụng bộ lọc Gabor được thiết kế gồm nhiều bộ lọc với những tính chất
khác nhau và xem xét đáp ứng của ảnh khi cho tiếp xúc với mỗi bộ lọc và
tập kết quả trả về này có thể cho ta thấy rõ tính chất của ảnh về góc, cạnh,
màu sắc… mạng Nơron đóng vai trị quan trọng trong các ứng dụng xử lý
ảnh, tăng tốc độ xử lý, đảm bảo độ chính xác theo thời gian thực.
- Về nhu cầu cần có một hệ thống nhận dạng biển báo giao thông phục vụ,
hỗ trợ việc lái xe được an toàn, thỏa mái đạt hiệu quả cao là rất cần thiết và
có thể ứng dụng để đưa ra các cảnh báo về giao thông và một số ứng dụng
khác. Đó là lý do mà tơi chọn nghiên cứu và thực hiện đề tài: “Nhận dạng
biển báo giao thông trên cơ sở mạng Nơron.” dưới sự hướng dẫn của Thầy
Nguyễn Mạnh Cường.
- Trong bài báo cáo này nhóm đã chia thành các nội dung theo trình
tự như sau:
Chương 1: Khảo Sát Và Phát Biểu Bài Toán.
Trong chương 1, nhóm đã nêu lên được tổng quan về biển báo giao
thơng của Việt Nam từ giai đoạn hình thành phát triển đến nay, nêu được
khái niệm của biển báo giao thơng là gì? Và phát biểu được bài tốn mà đề
tài cần giải quyết.
Chương 2: Các kỹ thuật giải quyết bài toán.
Sau khi đã xác định được, phát biểu được bài toán và yêu cầu của bài
toán. Ở chương 2 chúng tơi trình bày một số kỹ thuật, phương phát để giải

quyết yêu cầu của bài toán đã đề ra.
Chương 3. Thực nghiệm.

8


Tập trung trình bày về quá trình thực nghiệm cũng như các kết quả đạt
được với kỹ thuật giải quyết bài toán được đề xuất ở chương 2. Tiến hành
so sánh kết quả thực nghiệm thu được từ phương pháp đã được đề xuất giải
quyết bài với một số phương pháp phổ biến hiện nay và đưa ra nhận xét.
Chương 4: Xây dựng sản phẩm demo.
Để tận dụng và biểu thị rõ ràng hơn về kết quả mà nhóm đã đạt được
trong q trình thực nghiệm. Nhóm đã thực hiện xây dụng một mơ hình ứng
dụng của nhận dạng biển báo.

Phần kết luận:
Tổng kết lại nhũng gì đã đạt được trong bài báo cáo, rút ra bài học
kinh nghiệm và kiến thực đã tiếp thu được trong quá trình nghiên cứu thực
hiền đề tài.

9


CHƯƠNG 1: BÀI TỐN NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO
THƠNG

1.1 Tổng quan về nhận dạng và biển báo giao thông
a. Giới thiệu về nhận dạng
Nhận dạng là quá trình xác định và phân biệt các đối tượng, thuộc tính
hoặc ngữ cảnh dựa trên thông tin mà hệ thống thu thập được. Có nhiều loại

nhận dạng khác nhau, bao gồm nhận dạng khn mặt, nhận dạng giọng nói,
nhận dạng vân tay, và nhiều hơn nữa. Nhận dạng đóng vai trị quan trọng
trong nhiều lĩnh vực, từ công nghiệp đến y tế và an ninh.
Dưới đây là một số khía cạnh quan trọng của nhận dạng:
1. Nhận dạng Khuôn Mặt (Facial Recognition): Sử dụng để nhận diện và
xác định danh tính của người sử dụng dựa trên đặc điểm khuôn mặt. Ứng
dụng phổ biến bao gồm hệ thống mở khóa điện thoại di động, kiểm soát truy
cập và giám sát an ninh.
2. Nhận dạng Giọng Nói (Voice Recognition): Sử dụng để xác định và xác
minh người nói dựa trên các đặc điểm của giọng nói. Áp dụng trong hệ thống
nhận dạng người nói, điều khiển giọng, và trong môi trường điều khiển bằng
giọng nói.
3. Nhận dạng Vân Tay (Fingerprint Recognition): Dựa trên các đặc điểm
duy nhất của vân tay để xác định danh tính. Được sử dụng rộng rãi trong cả
các thiết bị di động và các hệ thống an ninh.
4. Nhận dạng Vật Thể và Hình Ảnh (Object and Image Recognition):
Nhận dạng các đối tượng, định dạng vật thể trong hình ảnh hoặc video. Ứng
dụng trong công nghiệp, y tế, ô tô tự lái, và nhiều lĩnh vực khác.
5. Nhận Dạng Văn Bản (Text Recognition): Phân tích và nhận dạng văn
bản từ hình ảnh hoặc tệp PDF. Được sử dụng trong quét tài liệu, chuyển đổi
hình ảnh thành văn bản có thể chỉnh sửa được.
10


6. Nhận Dạng Dấu Vết (Biometric Recognition): Sử dụng các đặc điểm
sinh học như mống mắt, mống tai, hoặc dấu vết gương mặt để xác định danh
tính.
7. Nhận Dạng Vị Trí (Location Recognition): Xác định vị trí của một đối
tượng dựa trên dữ liệu địa lý, thường được sử dụng trong ứng dụng định vị
GPS.

Những công nghệ nhận dạng này đang ngày càng trở nên phổ biến và
đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày, từ việc bảo mật
thông tin cá nhân đến tăng cường trải nghiệm người dùng và quản lý tài
nguyên. Tuy nhiên, cũng có những thách thức và vấn đề liên quan đến quyền
riêng tư và an ninh dữ liệu cần được cân nhắc một cách cẩn thận.
b. Giới thiệu về biển báo giao thông
- Biển báo giao thông là hệ thống các biểu hiện đồ họa và ký hiệu được
sử dụng trên các con đường và các khu vực giao thông để cung cấp thông
tin, hướng dẫn và cảnh báo cho người tham gia giao thông. Hệ thống biển
báo giao thông chơi một vai trị quan trọng trong việc duy trì trật tự và an
toàn trên đường, giúp người lái xe, người đi bộ và người đạp xe hiểu rõ quy
tắc và hạn chế rủi ro giao thông.
Dưới đây là một số loại biển báo giao thông quan trọng và thông dụng:
Biển Báo Cảnh Báo (Warning Signs): Thông báo về những rủi ro và nguy
hiểm có thể xảy ra trước đó. Ví dụ như biển báo cảnh báo đường quanh co,
đường dốc, hay đoạn đường có nguy cơ tắc đường.

11


Hình 1.1: Biển báo cảnh báo

Hình 1. 2: Biển báo cảnh báo

2. Biển Báo Hướng Dẫn (Guide Signs): Chỉ dẫn về hướng đi và khoảng
cách đến các địa điểm quan trọng như thành phố, trung tâm thương mại, hay
địa điểm du lịch.

12

Hình 1.3: Biển báo hướng dẫn

3. Biển Báo Cấm (Prohibition Signs): Chỉ định những hành động cấm
hoặc giới hạn, như hạn chế tốc độ, cấm quay đầu, hay cấm đi ngược chiều.

Hình 1.4: Biển báo cấm

13


Biển 1.5: Biển báo cấm

4. Biển Báo Hiệu Lệnh (Regulatory Signs): Đưa ra các quy tắc và nghĩa
vụ bắt buộc, chẳng hạn như biển báo giữ làn đường, biển báo dừng xe, hay
biển báo hạn chế tốc độ

Hình 1.6: Biển báo hiệu lệnh

14


.
Hình 1.7: Biển báo hiệu lệnh
5. Biển Báo Chỉ Dẫn (Information Signs): Cung cấp thơng tin hữu ích như
địa điểm xăng, bãi đỗ xe, hoặc các dịch vụ gần đó.

Hình 1.8: Biển báo hiệu lệnh

6. Biển Báo Văn Hóa (Cultural Interest Signs): Chỉ dẫn đến các địa điểm

lịch sử, văn hóa, hay du lịch nổi tiếng.

15


Hình 1.9: Biển báo văn hố
7. Biển Báo Khẩn Cấp (Emergency Signs): Chỉ dẫn đến các đường thoát
hiểm, bãi cứu thương, hay các điểm cứu thương khẩn cấp.

Hình 1.10 : Biển báo khẩn cấp

Biển báo hiệu lệnh: Biển báo hiệu lệnh có vai trị thơng báo các hiệu lệnh
người tham gia giao thông cần chấp hành.

16


Hình 1.11: Biển báo hiệu lệnh

Biển chỉ dẫn: Biển chỉ dẫn có vai trị hướng dẫn những nội dung cần thiết,
hỗ trợ người tham gia giao thông di chuyển thuận lợi hơn trên đường.

Hình 1.12: Biển báo chỉ dẫn

17


Hình 1.13: Biển báo chỉ dẫn

Biển báo phụ: Biển báo phụ có vai trị biểu thị các nội dung bổ sung nhằm

làm rõ biển báo chính như biển cấm, biển nguy hiểm, biển chỉ dẫn… Biển
báo phụ thường đặt dưới biển báo chính.

Hình 1.14: Biển phụ

Vạch kẻ đường: Vạch kẻ đường dù hiển thị trên mặt đường nhưng cũng
được xem là một dạng biển báo giao thông nhằm hướng dẫn người tham gia
giao thông di chuyển đúng phần đường của mình. Vạch kẻ đường có 2 dạng:
vạch kẻ nằm đứng và nằm ngang.

18


Hình 1.15: Vạch kẻ đường

Biển báo trên đường cao tốc: Trên các đường cao tốc thường sử dụng một
nhóm biển báo chỉ dẫn riêng.

Hình 1.16: Biển báo trên cao tốc

19


Hình 1.17: Biển báo trên cao tốc

Biển báo theo hiệp định GMS: Hiệp định GMS-CBTA được ký kết nhằm
tạo ra một hệ thống vận tải xuyên quốc gia của các nước tiểu vùng Mê Công
mở rộng bao gồm: Việt Nam, Lào, Campuchia, Thái Lan, Myanmar và Trung
Quốc.

20


Hình 1.18: Biển báo theo hiệp định GMS

Hình 1.19: Biển báo theo hiệp định GMS

- Nhóm biển báo theo hiệp định GMS được xây dựng theo hiệp định này,
thường sử dụng trên những tuyến đường đối ngoại.
-Hệ thống biển báo giao thông thường được quy định bởi các tổ chức quốc
gia và có thể khác nhau giữa các quốc gia khác nhau, nhưng tồn tại một số
biểu hiện chung để đảm bảo tính quốc tế và an tồn cho mọi người tham gia
giao thơng. Các biển báo này đóng vai trị quan trọng trong việc tạo ra mơi
trường giao thơng an toàn và hiệu quả.

21


1.2. Phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông
Bài tốn phát hiện và nhận dạng biển báo giao thơng cụ thể gồm qua
2 giai đoạn: Giai đoạn phát hiện biển báo giao thông và giai đoạn nhận dạng
biển báo giao thơng. Trong các phần sau sẽ trình bày cụ thể từng giai đoạn:
• Phát hiện biển báo giao thơng
- Phát hiện biển báo giao thơng là thuật tốn xuất phát từ thuật toán
phát hiện vật thể. Khi cho một nguồn ảnh đầu vào (có thể hình ảnh từ camera
hoặc từ tệp video định dạng AVI), thuật toán xác định biển báo giao thơng
trong khung hình nhận được đó là những hình ảnh có phải biển báo giao
thơng hay khơng. Nếu có biển báo giao thơng thì ngay lập tức chỉ ra vị trí và
phạm vi chiếm chỗ của đối tượng biển báo giao thơng đó có trong ảnh. Đây
là bước quan trọng đầu tiên trong hầu hết các ứng dụng phân tích vật thể nói

chung và biển báo giao thơng nói riêng .
• Nhận dạng biển báo giao thơng
- Biển báo giao thông là phương tiện để thông báo cho người tham
gia giao thơng về tình trạng đường, đưa ra những chỉ dẫn, hay cảnh báo giúp
người tham gia giao thông xử lý và đưa ra những hành vi hợp lư, đảm bảo
an tồn giao thơng. Mỗi người tham gia giao thơng địi hỏi phải nắm bắt và
hiểu hết toàn bộ ý nghĩa của tất cả các 4 loại biển báo giao thơng. Việc này
trở nên khá khó khăn khi số lượng biển báo quá lớn và dày đặc.
- Vì những lý do trên, với mong muốn xây dựng một ứng dụng nhận
dạng biển báo giao thông hỗ trợ cho các phương tiện giao thông thông minh
cho phép người dùng có thể hiểu được tín hiệu của các loại biển báo giao
thông này để đưa ra các cảnh báo thích hợp và có áp dụng hỗ trợ phục vụ
cho một số trường hợp khác.
- Chức năng chính cơ bản của ứng dụng là phát hiện, nhận dạng và
đưa ra những cảnh báo hợp lý về các loại biển báo giao thơng. Người dùng
có bộ camera trên xe, chụp hình hoặc qt camera qua khung cảnh có hình

22


biển báo. Ứng dụng sẽ tự động phát hiện (detect) các khu vực có hình dạng
biển báo và xuất hiện hình ảnh cùng thơng tin biển báo mà ứng dụng nhận
ra.

Hình 1.20. Bài tốn nhận diện biển báo giao thơng

1.3. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu bộ lọc Gabor và mạng Nơron trong nhận dạng biển báo
giao để phục vụ, hỗ trợ, ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như trong

ứng dụng đề tài hỗ trợ giảm ùn tắc và giảm tai nạn giao thơng...
• Nhiệm vụ nghiên cứu
- Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh số.
- Nghiên cứu phân tích và tổng hợp các phương pháp nhận dạng, xử lý hình
ảnh biển báo giao thông tại Việt Nam.
- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về mạng Nơron và bộ lọc Gabor.
- Nhận dạng biển báo giao thông bằng phương pháp sử dụng mạng Nơron
và bộ lọc Gabor.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

23


• Đối tượng nghiên cứu
- Các hình ảnh biển báo giao thơng.
- Video các biển báo giao thơng.
• Phạm vi nghiên cứu
-Về lý thuyết: Các phương pháp phát hiện hình ảnh, kỹ thuật nhận dạng và
xử lý biển báo giao thông.
-Về thực nghiệm: Phương pháp nhận dạng biển báo giao thơng bằng
phương pháp biến đổi bộ lọc Gabor sau đó đưa vào huấn luyện mạng Nơron
để đưa ra các cảnh báo thích hợp cho người tham gia giao thơng và có áp
dụng hỗ trợ phục vụ cho một số lĩnh vực khác.
5. Những phương tiện công cụ để triển khai
- Ngơn ngữ lập trình Python
- Ngơn ngữ python và các thư viện.
- Cài đặt trên môi trường Windows, Linux
6. Phương pháp nghiên cứu
- Thu thập, phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài.
- Thảo luận, lựa chọn phương hướng giải quyết vấn đề.

- Nghiên cứu phân tích và tổng hợp các phương pháp nhận dạng, xử lý hình
ảnh biển báo giao thơng.
- Phân tích thiết kế hệ thống chương trình ứng dụng.
- Tìm hiểu và lựa chọn công cụ hỗ trợ.
- Xây dựng kho dữ liệu hình ảnh huấn luyện.
- Triển khai xây dựng chương trình ứng dụng.
- Kiểm tra, thử nghiệm và đánh giá kết quả.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• Ý nghĩa khoa học
- Nghiên cứu các phương pháp phát hiện, nhận dạng và xử lý ảnh.

24


- Nghiên cứu để đánh giá chất lượng biển báo giao thơng khi sử dụng các
phương pháp nhận dạng.
• Ý nghĩa thực tiễn
- Đưa ra giải pháp phát hiện, nhận dạng biển báo giao thông để phục vụ, hỗ
trợ cho người tham gia giao thơng an tồn hơn và giảm số vụ tai nạn giao
thông.
- Đề tài cũng hướng đến nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật xử lý ảnh và
nhận dạng mẫu, đối tượng để ứng dụng, phục vụ sang một số lĩnh vực liên
quan, như phát hiện, nhận dạng biển số xe….
8. Mô tả Input/Output
Mô tả chi tiết về q trình input và output của mơ hình nhận diện biển báo giao
thơng:
Input:
Hình Ảnh Giao Thơng:
• Kích Thước: Hình ảnh đầu vào có thể có kích thước đặc định, ví dụ như ảnh
vng 32x32, 64x64, hoặc các kích thước lớn hơn tùy thuộc vào độ phức tạp của

mơ hình.
• Màu Sắc: Hình ảnh có thể là ảnh xám hoặc ảnh màu tùy thuộc vào u cầu của
bài tốn.
• Chuẩn Hóa: Các giá trị pixel thường được chuẩn hóa để đưa về khoảng [0, 1]
hoặc [-1, 1] để giảm thiểu ảnh hưởng của biên độ giữa các giá trị pixel.
Dữ Liệu Bổ Sung (Tuỳ Chọn):
• Dữ Liệu Metadata: Các thơng tin về vị trí, điều kiện ánh sáng, hướng đi của
camera, và các thơng số khác có thể được tích hợp vào dữ liệu đầu vào để cung
cấp thông tin bổ sung cho mơ hình.
Output:
Dự Đốn của Mơ Hình:
25