KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ

ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
KỸ THUẬT NHẬN DẠNG BIỂN BÁO
GIAO THÔNG ĐƯỜNG BỘ
Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Đức Dũng
Học viên thực hiện : Trần Thị Tuyết
1
Lý do chọn đề tài
•
Từ tình hình thực tế giao thông tại Việt Nam, có nhiều nguyên nhân gây ra các vụ tai
nạn giao thông đường bộ, nhưng phần lớn là do tài xế không làm chủ tốc độ, không
quan sát hoặc không kịp nhận ra các loại biển báo và tín hiệu giao thông.
•
Việc phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông gặp nhiều khó khăn do sự phức tạp
của hoàn cảnh xung quanh.
–
Biển báo giao thông có thể bị hư hại khi tiếp xúc một thời gian dài dưới ánh nắng
mặt trời.
–
Đặc trưng màu sắc rất nhạy trước những điều kiện ánh sáng khác nhau như trong
điều kiện sương mù, mây v.v
–
Màu sắc không chỉ ảnh hưởng do sự chiếu sáng vào ban ngày mà còn phụ thuộc
với ánh sáng yếu của ban đêm.
–
Sự khác biệt về góc nhìn cũng làm cho việc phát hiện và nhận dạng trở nên khó
khăn hơn.
–
Biển báo giao thông có thể bị che khuất bởi cây, tòa nhà hay những người đi bộ
v.v
2
Mục đích nghiên cứu

•
Tìm hiểu các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.
•
Tìm hiểu các kỹ thuật nhận dạng và phân loại
đối tượng và áp dụng với dữ liệu ảnh biển báo
giao thông.
•
Cài đặt và đánh giá thử nghiệm kỹ thuật nhận
dạng phân loại ảnh.
3
Nội dung của đề tài
•
Phần mở đầu: Lý do chọn đề tài, đối tượng, phạm vi, phương
pháp nghiên cứu.
•
Phần nội dung: Gồm có ba chương
–
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
–
Chương 2: NHẬN DẠNG VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH (BIỂN BÁO GIAO
THÔNG)
–
Chương 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM
•
Phần kết luận: Kết quả đạt được và hướng phát triển của luận
văn.
4
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
1.1. Một số khái niệm cơ bản
1.2. Một số phương pháp biểu diễn ảnh

1.3. Phương pháp phát hiện biên ảnh
1.4. Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh
1.4.1. Trích chọn đặc trưng Haar-like
1.4.2. Trích chọn đặc trưng Histogram of
Oriented Gradients (HOG)
5
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
1.5. Phương pháp phân đoạn ảnh
1.5.1. Phương pháp Neural Networks
1.5.2. Phương pháp Support Vector Machines (SVM)
1.5.3. Phương pháp Linear Discriminant Analysis.
1.5.4. Phương pháp Naïve Bayes (NB)
1.5.5. Phương pháp Principal Component Analysis.
Kết luận chương 1
6
Chương 2: NHẬN DẠNG VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH
2.1. Bài toán nhận dạng đối tượng.
2.2. Các nghiên cứu liên quan đến nhận dạng đối
tượng.
2.3. Khó khăn trong nhận dạng đối tượng.
2.4. Bài toán nhận dạng biển báo giao thông.
2.5.Trích chọn đặc trưng ảnh biển báo giao thông.
2.6. Phân đoạn ảnh biển báo giao thông.
2.7. Nhận dạng biển báo giao thông.
7
Chương 3: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM
3.1. Thu thập dữ liệu.
3.2. Tổ chức dữ liệu.
3.3. Thực nghiệm
- Môi trường thực nghiệm

- Dữ liệu đầu vào
- Xử lý dữ liệu
- Thực hiện
3.4. Đánh giá kết quả
8
CÔNG VIỆC THỰC HIỆN
- Download và tìm hiểu về dữ liệu ảnh về biển báo giao
thông.
-
Tìm hiểu và cài đặt một trong số các phương pháp rút
trích thông tin như Haar-like, HOG.
-
Tìm hiểu và cài đặt một trong số các phương pháp
phân loại như SVM, LDA, Neural Network…
-
Nghiên cứu thực nghiệm các phương pháp trên dữ liệu
đã download.
-
Phân tích đánh giá kết quả.
-
Viết luận văn.
9
KẾT LUẬN
-
Kết quả đạt được.
-
Hướng phát triển của đề tài
10
Xin chân thành cảm ơn!
11