Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 140 trang
Dung lượng: 3 MB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu Ứng dụng Kỹ thuật Máy học để Phân tích Hình ảnh và Nhận dạng Phương tiện về Hành vi Vi phạm Luật Giao thông Đường bộ

Tác giả: Đỗ Hữu Hiền

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật máy học để phân tích hình ảnh và nhận dạng các phương tiện có hành vi vi phạm luật giao thông đường bộ. Đề tài đề cập đến sự phát triển của công nghệ thông tin (CNTT) và cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0), nhấn mạnh vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy trong việc giải quyết các bài toán thực tế, đặc biệt trong lĩnh vực giao thông. Luận văn đi sâu vào các thuật toán học máy, mạng nơ-ron, học sâu, và các kỹ thuật xử lý ảnh như YOLO và CNN, nhằm xây dựng hệ thống nhận dạng hành vi vi phạm giao thông. Các nội dung chính bao gồm tổng quan về giao thông, phương pháp phát hiện và nhận dạng đối tượng tham gia giao thông, và việc áp dụng giải thuật YOLOv3 để phát hiện, nhận dạng các hành vi vi phạm luật giao thông đường bộ.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục các từ viết tắt
  • Danh mục các hình
  • Danh mục bảng
  • 1. Giới thiệu
    • 1.1. Đặt vấn đề
    • 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
  • 2. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi, nội dung và hướng nghiên cứu
    • 2.1. Mục tiêu của đề tài
    • 2.2. Đối tượng
    • 2.3. Phạm vi
    • 2.4. Nội dung nghiên cứu
      • 2.4.1. Về nội dung
      • 2.4.2. Về mặt lý thuyết
      • 2.4.3. Về mặt thực nghiệm
    • 2.5. Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu
  • 3. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
    • 3.1. Những hướng nghiên cứu đã được thực hiện
    • 3.2. Những kết quả nghiên cứu đã áp dụng vào thực tế
    • 3.3. Những phương pháp nghiên cứu đã được áp dụng trên thế giới và Việt Nam
    • 3.4. Một số vấn đề còn hạn chế của những nghiên cứu trước và những vấn đề cần được tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện
      • 3.4.1. Một số vấn đề còn hạn chế của những nghiên cứu trước
      • 3.4.2. Những vấn đề cần được tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện
  • 4. Cấu trúc luận văn
  • 5. Nghiên cứu tổng quan và phân tích bài toán
    • Chương 1. Các khái niệm, tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy, các giải thuật về học máy và kỹ thuật áp dụng cho phát hiện, nhận dạng đối tượng
    • Chương 2. Tổng quan về giao thông
      • 1. Các khái niệm
      • 2. Tổng quan về thực trạng giao thông
      • 3. Phương pháp phát hiện, nhận dạng đối tượng tham gia giao thông
        • 3.1. Nhận dạng phân loại đối tượng tham gia giao thông
        • 3.2 Khái niệm về hệ thống nhận dạng biển số xe
        • 3.3. Phương pháp nhận dạng biển số xe từ ảnh chụp của thiết bị ghi hình
        • 3.4. Phương pháp nhận dạng ký tự trong biển số xe
        • 3.5. Một số đặc điểm để nhận dạng biển số xe tại Việt Nam
    • Chương 3. Áp dụng Yolov3 cho bài toán phát hiện, nhận dạng đối tượng tham gia giao thông vi phạm luật giao thông đường bộ
      • 1. Kỹ thuật đề xuất áp dụng cho bài toán
      • 3. Mô hình và chức năng hệ thống đề xuất áp dụng cho bài toán
  • Chương 4. Xây dựng chương trình thực nghiệm và đánh giá kết quả
    • 1. Xây dựng chương trình thực nghiệm
    • 1.1. Cài đặt chương trình chạy [35]
    • 1.2. Chạy chương trình
    • 1.3. Quy trình huấn luyện và nhận dạng đối tượng vật thể
    • 1.4. Quy trình huấn luyện và nhận dạng hành vi vi phạm chở quá số người quy định
    • 1.5. Quy trình huấn luyện và nhận dạng hành vi vi phạm không đội mũ bảo hiểm
    • 1.6. Quy trình huấn luyện và nhận diện biển số xe của đối tượng tham gia giao thông
  • 6. Kết luận và kiến nghị
    • 6.1. Kết luận
    • 6.2. Kiến nghị và hướng phát triển
  • Tài liệu tham khảo