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

diện

Đo

Phân loại

tốc độ

Giao thông
hỗn hợp

Cảm ứng điện từ

Không

Từ trường

Không

Không

Từ tính

Không

Không

RADAR vi sóng

Không

Hồng ngoại chủ động

Không

Hồng ngoại bị động

Không

Không

Không

Không

Âm thanh

Không

Không

Công nghệ không dây

Không

Siêu âm

Không

Xử lý ảnh

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

Cameras

Tiền xử lý
(Cải thiện chất
lượng ảnh)

Nhận dạng

phương tiện
Giám sát quỹ đạo
phương tiện

Giám sát lưu lượng

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
2
1

Nội suy
Bicubic
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
Khung hình

Giải thuật nội suy
Bicubic (PSNR, dB)

Phương pháp đề xuất
(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
length

a = arctan

×

180
.
π

(2.1)

2.1.3. Đo tốc độ phương tiện

Camera

O I


h




O’

A(i,j)
L

OO

C
C’

L’

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:
Nếu điểm A (i, j) với i ≥

m
thì:
2

d = h × tan α + δ − arctan
nếu điểm A (i, j) với i <

(i − m/2)∆p
f

,

(2.2)

m
thì:
2

d = h × tan α + δ + arctan

i∆p
f

.

(2.3)

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:
v=

∆s
.
∆t

(2.4)

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
GPS

1

19,7

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

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

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

20

28,6

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
C

B

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


Nghiên cứu này phù hợp hơn ý tưởng được đề xuất ở trong bài
toán nghiên cứu giám sát luồng lưu lượng phương tiện giao thông,
tuy nhiên cần có nhiều thay đổi để có thể hoạt động với nhiều làn
đường và đặc tính giao thông hỗn hợp trong bối cảnh giao thông ở
Việt Nam.
Δα∞
Δαm

Δα

Δαn

β
L
Hình 3.3: Kịch bản hệ thống giao thông hỗn hợp ở Việt Nam

3.2.2. Đề xuất giám sát lưu lượng phương tiện theo số
lượng và chủng loại
Nội dung nghiên cứu trong phần này tập trung vào một nút giao
thông hỗn hợp mà các phương tiện đầu vào có thể được thống kê và
phân loại làm căn cứ điều khiển đèn tín hiệu giao thông.
Vehicle dimension:
Giao thông không đồng nhất có đặc trưng là nhiều chủng loại
phương tiện có kích thước khác nhau cùng chạy chung một làn trên
một luồng đường. Do đó, việc thống kê phân loại phương tiện phải
đi cùng với kích thước phương tiện đó. Bảng 3.1 thống kê kích thước
các chủng loại phương tiện.

19


Bảng 3.1: Bảng dữ liệu phân loại phương tiện theo kích thước

Chủng loại

Chiều dài (m)

Chiều rộng (m)

Diện tích (m2 )

Ô-tô (sedan)
Xe buýt
Xe tải
Xe 16 chỗ
Xe tải rơ-moóc

Xe ba bánh
Xe máy
Xe đạp
Xe đẩy

3,72
10,1
7,5
6,1
7,4
3,2
1,87
1,9
2,7

1,44
2,43
2,35
2,1
2,2
1,4
0,64
0,45
0,95

5,39
24,74
17,62
12,81
16,28

4,48
1,2
0,85
2,56

Mật độ chiếm dụng đoạn đường A được tính bởi độ chiếm dụng
mặt đường ai của mỗi phương tiện nhân với thời gian chiếm dụng
ti trong thời gian di chuyển trong A ở tất cả các pha.
Dưới đây là mô hình sa bàn mô phỏng một nút giao thông được
nhóm nghiên cứu thực hiện. Trong đó, các tham số kích thước của
đường và của đoạn cần giám sát được đo đạc và khảo sát từ thực tế.
Theo như hiện trạng thực tế của nút giao thông được mô phỏng thì
hoạt động của nút giao thông này bao gồm ba pha, được thể hiện
trong Hình 3.4 bên dưới:

Hình 3.4: Nút giao thông 3 pha

Kịch bản mô phỏng được thể hiện trong Hình 3.5, như sau:

20


d1'

B

D
J

C

H

41m

I

d3

d4

G

A

l AOcc

ldensity
Classification
d1

Hình 3.5: Mô hình nút giao thông 3 pha

Các nghiên cứu trước vẫn chưa xử lý bài toán điều khiển đèn tín
hiệu trong giao thông hỗn hợp bằng mô hình toán học và chưa phù
hợp với điều kiện giao thông của các nước đang phát triển. Nghiên
cứu này có thể triển khai và ứng dụng được rộng rãi tại các quốc
gia này.
Phương án được nghiên cứu ở đây dành cho các nút giao thông
có thể thống kê và phân loại phương tiện chuẩn bị đi vào một nút

giao thông từ các pha của nút. Các số liệu thực tế có thể dự đoán
được tình hình và khả năng chứa của pha đích. Từ đó có thể ước
lượng được thời gian hoạt động phù hợp của đèn tín hiệu theo thời
gian thực nâng cao khả năng điều khiển của đèn tín hiệu giao thông.
21


3.3. Kết luận chương
Giám sát lưu lượng phương tiện giao thông là những chức năng quan
trọng nhất của một hệ thống giao thông thông minh. Việc ứng dụng
công nghệ xử lý ảnh để giám sát điều khiển luồng phương tiện ưu
tiên quan trọng trong việc tự động hoá quản lý.
Hệ thống giám sát và điều khiển dòng phương tiện được thực
hiện trong kịch bản tại một nút giao thông, dựa vào dòng phương
tiện để điều khiển thời gian hoạt động của đèn tín hiệu giao thông
cho phù hợp. Trong nghiên cứu [J1] luận án đã đề xuất phương
pháp xác định đường giao thông mà các phương tiện di chuyển và
xác định các tham số ∆α (∆α∞ , ∆αm và ∆αn ), β và L để xác
định mật độ các phương tiện đang xuất hiện tại các vùng mà dòng
phương tiện đang hướng vào. Việc ước lượng các tham số trên sẽ
điều khiển được thời gian hoạt động của đèn tín hiệu, tránh gây ra
các xung đột giao thông.
Trong trường hợp số lượng và chủng loại phương tiện có thể được
giám sát ngay từ đầu, luận án đề xuất hướng quản lý lưu lượng dựa
trên mật độ bao phủ của từng phương tiện trên đường nhằm mục
đích ước lượng đoạn đường cần giám sát có khả năng chứa được bao
nhiêu phương tiện. Từ đó có thể đề xuất ra thời gian hoạt động cho
đèn tín hiệu giao thông ở một nút giao thông cần giám sát [J3].

22

KẾT LUẬN
Một số kết quả đạt được của luận án:
1. Đề xuất thuật toán cải thiện chất lượng ảnh dựa trên giải
thuật Bicubic nhằm mục đích nâng cao chất lượng của ảnh
sau khi nội suy. Thuật toán thực hiện tính toán ảnh biên từ
ảnh nội suy sau đó tính lại các vị trí điểm ảnh ở cận biên của
đối tượng để tăng độ tương phản và phù hợp cho đối tượng.
Quanh các đường biên của đối tượng trong ảnh, thuật toán sử
dụng các ma trận 7 × 7, 3 × 3 để xác định vị trí các điểm ảnh
cần tính toán lại sau đó sử dụng các giải thuật nội suy tuyến
tính để đưa điểm ảnh nội suy gần với các điểm ảnh gốc ở xung
quanh thuộc về cùng một đối tượng.
2. Đề xuất phương pháp phân loại phương tiện dựa vào góc tới
của phương tiện. Góc tới được thực hiện dựa trên hình chữ
nhật cơ sở bao quanh đối tượng giao thông phát hiện được.
Theo thống kê kết quả mô phỏng của phương pháp đề xuất,
góc tới thu được của xe máy và ô-tô khác biệt với nhau đủ cơ
sở để phân loại phương tiện.
3. Đề xuất mô hình tính toán tốc độ phương tiện giao thông dựa
vào đặc trưng hình học của camera giám sát trên đường. Mô
hình được thực hiện dựa trên cơ sở mô hình hoá được diện
f tan δ
, là cơ sở của lưới
tích thực tế của từng điểm ảnh ∆p =
m/2
được quét trên đường. Từ đó tính toán được diện tích mà các
pixel đại diện cho một vùng ở trên đường do đó có thể thực
hiện tính toán sự dịch chuyển của phương tiện qua các điểm

ảnh này tương ứng để tính tốc độ phương tiện từ các cặp điểm
ảnh thu được.
4. Đề xuất phương pháp thực hiện giám sát và điều khiển luồng
23