Luận án TS: Phát triển giải pháp giám sát lưu lượng giao thông qua camera - Nguyễn Việt Hưng - ĐH Bách Khoa Hà Nội

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 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. NGUYỄN TIẾN DŨNG HÀ NỘI - 2020 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 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. NGUYỄN TIẾN DŨNG HÀ NỘI - 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong Luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của cán bộ hướng dẫn trong suốt thời gian làm Nghiên cứu sinh. Các kết quả nghiên cứu được trình bày trong Luận án là hoàn toàn trung thực, khách quan và chưa từng được các tác giả khác công bố.

Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã được trích dẫn đầy đủ và theo đúng quy định trong Luận án. Hà Nội, ngày 30 tháng 01 năm 2020 Người hướng dẫn khoa học Tác giả PGS. Nguyễn Tiến Dũng Nguyễn Việt Hưng LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới thầy hướng dẫn khoa học PGS. Nguyễn Tiến Dũng.

Thầy đã định hướng cho tôi triển khai các ý tưởng khoa học, luôn tận tình hướng dẫn tôi trong suốt thời gian học tập nghiên cứu và thầy đã dành nhiều thời gian tâm huyết, hỗ trợ tôi về mọi mặt để hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các thầy, các cô, các anh chị em Nghiên cứu sinh trong Bộ môn Điện tử và Kỹ thuật Máy tính, Viện Điện tử - Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện, giúp đỡ và hướng dẫn tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu tại trường. Tôi xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Phòng Đào tạo, Viện Điện tử - Viễn thông đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho nghiên cứu sinh trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Và tôi cũng xin cảm ơn TS.

Nguyễn Tiến Hòa và TS. Tạ Thị Kim Huệ đã giúp đỡ tôi trong trình bày Luận án. Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình tôi: bố mẹ hai bên, vợ và em gái tôi đã luôn động viên khích lệ về tinh thần và vật chất để tôi có động lực trong công việc và nghiên cứu khoa học. Hà Nội, ngày 30 tháng 01 năm 2020 Tác giả Nguyễn Việt Hưng MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT.

iii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ. v DANH MỤC CÁC BẢNG. viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC. ix MỞ ĐẦU.

TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CỦA XỬ LÝ ẢNH TRONG GIAO THÔNG HỖN HỢP. Hệ thống giao thông thông minh. Kịch bản sử dụng. Tiềm năng ứng dụng của xử lý ảnh trong ITS.

Phát hiện phương tiện. Các ứng dụng xử lý ảnh. Quy trình ứng dụng xử lý ảnh trong giao thông. Hiện trạng xử lý ảnh trong ITS.

Khả năng của xử lý ảnh. Các thách thức xử lý ảnh trong ITS. Các chức năng chính của xử lý ảnh trong ITS. Nhận dạng biển số phương tiện.

Phân loại phương tiện. Đo tốc độ phương tiện. Phân tích lưu lượng phương tiện. Các vấn đề của xử lý ảnh trong giao thông hỗn hợp.

Kết luận chương. 55 i ii CHƯƠNG 2. QUẢN LÝ PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG. Hệ thống quản lý phương tiện giao thông.

Cải thiện chất lượng ảnh. Nhận diện phương tiện. Phân loại phương tiện. Đo tốc độ phương tiện giao thông.

Đề xuất thuật toán cải thiện và nâng cao chất lượng ảnh. Đề xuất phương pháp phân loại phương tiện giao thông. Đề xuất mô hình hóa phương pháp đo tốc độ phương tiện. Kết luận chương.

LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG. Hệ thống giám sát lưu lượng phương tiện giao thông. Giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo mật độ lưu lượng. Đề xuất giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo mật độ lưu lượng.

Giám sát và điều khiển dòng phương tiện giao thông theo số lượng phương tiện và chủng loại phương tiện. Đề xuất giám sát lưu lượng phương tiện theo số lượng và chủng loại phương tiện. Kết luận chương. 124 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN.

126 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 139 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT AI Active Infrared Hồng ngoại chủ động Automated License Plate ALPR Nhận dạng biển số tự động Recognition AS Acoustic Sensor Cảm biến âm thanh Ảnh hưởng từ các khối lân BA Block Artifact cận BI Bicubic Interpolation Giải thuật nội suy Bicubic CCD Charge Coupled Device Linh kiện tích điện kép CI Cubic Interpolation Giải thuật nội suy Cubic CW Continuous Wave Sóng liên tục DA Direction Angle Góc trực tiếp DWT Discrete Wavelet Transform Chuyển đổi sóng con rời rạc FLC Fuzzy Logic Controller Bộ điều khiển logic mờ frequency Modulated Điều chế tần số sóng FMCWR Continous Waves RADAR RADAR liên tiếp FPS Frame per Second Khung hình trên giây Global System for Mobile Hệ thống thông tin di động GSM Communications toàn cầu Inductive Loop Detector Hệ thống nhận diện bằng ILDS System vòng lặp cảm ứng từ IP Image Processing Xử lý ảnh Intelligent Transportation ITS Giao thông Thông minh System k NN k Nearest Neighbor k lân cận gần nhất Light Amplification by Khuyếch đại ánh sáng bằng LASER Stimulated Emission of phát xạ kích thích Radiation LED Light Emitting Diode Diode phát quang iii iv MD Magnetic Detector Đầu dò từ tính Optical Character OCR Nhận dạng ký tự quang học Recognization PI Passive Infrared Hồng ngoại bị động Tỉ số tín hiệu cực đại trên PSNR Peak Signal to Noise Ratio nhiễu RAdio Detection And Dò tìm và định vị bằng sóng RADAR Ranging vô tuyến Radio Frequency Xác thực tần số sóng vô RFID IDentification tuyến Scale-Invariant Feature Biến đổi đặc trưng tỷ lệ SIFT Transform không đổi SVM Support Vector Machine Véc-tơ máy hỗ trợ Hệ thống giám sát giao TMS Traffic Monitoring System thông US Ultrasonic Sensor Cảm biến siêu âm VANET Vehicular Ad Hoc Networks Mạng xe cộ bất định VP Vanish Point Điểm khuất DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 0.1 Mô hình hệ thống ITS trong nghiên cứu của Juan [1] .1 Kiến trúc của một hệ thống ITS của Huawei .2 Sơ đồ khối của hệ thống đề xuất .3 Quy trình ứng dụng xử lý ảnh trong giao thông .4 Sơ đồ khối chu trình xử lý của một hệ thống ALPR điển hình .5 Xác định vị trí biển số phương tiện bằng đường viền .6 Phân đoạn ảnh bằng phương pháp chiếu .7 Hệ thống huấn luyện OCR điển hình .8 Phân loại các giải thuật phân loại phương tiện .9 Các phương tiện và cạnh viền tìm được .10 Trích xuất đặc trưng HOG từ ảnh xám .11 Đặc trưng Haar sử dụng để phát hiện phương tiện: đặc trưng cạnh viền, đặc trưng trung tâm và đặc trưng đường .12 Minh họa hai phương pháp hiệu chỉnh camera .13 Minh họa hiệu chỉnh camera .14 Phương tiện giao thông di chuyển trên trục tọa độ .15 Minh họa chuyển động của phương tiện theo quãng đường và thời gian phương tiện di chuyển .16 Vận tốc, quãng đường và thời gian phương tiện di chuyển .17 Biểu đồ sự chuyển động của các phương tiện .18 Biểu đồ trên trục đo thời gian di chuyển .19 Biểu đồ trên trục đo khoảng cách di chuyển .20 Biểu đồ hàm Ψti (x) trong vùng quan sát .1 Sơ đồ thiết lập hệ thống camera để thu thập dữ liệu .2 Ảnh có độ phân giải thấp và ảnh có độ phân giải cao .3 Hàm Cubic đi qua bốn điểm cơ sở .4 Giải thuật nội suy Bicubic .5 So sánh chuỗi điểm ảnh theo cột của ảnh gốc và ảnh sau khi nội suy BI có cùng kích thước .6 Xác định đường cong kín .7 Xác định các điểm ảnh cần tính toán lại dựa vào ma trận 7 × 7 70 Hình 2.8 Phương pháp nội suy được sử dụng để cải thiện các vị trí điểm ảnh cận biên là đường cong kín .9 Ma trận Smin có kích thước 3 × 3 nằm trong ma trận 7 × 7, từ phần tử trung tâm dịch trên các điểm ảnh biên .10 Sơ đồ khối phương pháp mô phỏng .11 Minh họa giải thuật nội suy Bicubic trong một frame. a) Ảnh gốc I , b) Ảnh J với L = 2, c) Ảnh biên Canny, d) Phương pháp đề xuất .12 Chuỗi ảnh thu được theo phương pháp đề xuất .13 Giải thuật trừ nền .14 Minh họa góc tới để phân loại phương tiện .15 Các ô tô được nhận dạng từ dữ liệu thu được .16 Bộ dữ liệu thống kê góc tới trực tiếp của 80 ô tô nhận dạng được76 Hình 2.17 Bộ dữ liệu thống kê góc tới trực tiếp của xe tải và xe buýt .18 Các xe máy nhận dạng được .19 Thống kê giá trị góc tới của xe máy .20 Hiện tượng quang học .21 Ảnh thu được của đối tượng .22 Mô hình thiết lập camera .23 Các điểm khuất từ các trục chính của đối tượng trong ảnh .24 Biểu diễn số khung hình trong một giây (camera thử nghiệm có tốc độ 12f ps) .25 Quy trình xử lý của phương pháp đề xuất .26 Ảnh gốc và ảnh các phương tiện nhận dạng được .27 Một số phương tiện phát hiện được .28 Đánh giá sai số .1 Mô hình vị trí lắp đặt camera .2 Mô hình hệ thống đề xuất .3 Kịch bản hệ thống giao thông hỗn hợp ở Việt Nam .4 Mật độ phương tiện giao thông khi đèn tín hiệu hoạt động .5 Một khung hình được chụp từ camera .6 Sơ đồ kịch bản mô phỏng của nút giao thông .7 Ví dụ 3 khung hình thu được từ ngả đường A → B từ camera và ảnh nhị phân các phương tiện trong khung hình .8 Giải thuật của Hệ thống đề xuất .9 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng L trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động .10 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng ∆αn trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động .11 Biểu đồ thể hiện mật độ phương tiện ở vùng β trong 35 giây của tổ hợp 3 đèn tín hiệu hoạt động .12 Đặc trưng dòng phương tiện hỗn hợp, xe máy luôn cố đi vào chỗ còn trống giữa những ô-tô .13 Kiểm soát chủng loại và số lượng phương tiện đi vào vùng giám sát .14 Mối quan hệ giữa k và q .