Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104890
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Nguyễn, Hoàng Dũng | - |
dc.contributor.author | TRẦN, Minh Triết | - |
dc.contributor.author | Dương, Trường Thanh | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-09T09:02:52Z | - |
dc.date.available | 2024-07-09T09:02:52Z | - |
dc.date.issued | 2023-12 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104890 | - |
dc.description.abstract | Trong điều kiện giao thông công cộng ở Việt Nam chưa được phổ biến, thêm vào đó xe moto, xe gắn máy là đặc trưng của nền giao thông Việt Nam, những năm gần đây vấn đề ùn tắc, kẹt xe ở các tuyến đường, nhất là ở các ngã tư của các thành phố lớn vào giờ cao điểm là không thể tránh khỏi. Đây là vấn đề nhức nhói và đã lãng phí rất nhiều ngân sách Nhà nước. Mặc dù các ngã tư có hệ thống đèn giao thông để điều phối lưu thông, song do hệ thống đèn giao thông nước ta phần lớn là hoạt động dựa trên nguyên tắc định thời, với chu kỳ tắt - mở đèn xanh và đỏ được cố định cho cả hai tuyến đường. Điều này sẽ trở nên kém hiệu quả khi mức độ xe ở cả hai tuyến đường có sự chênh lệch rõ rệt vì lượng xe lưu thông sẽ tích lũy dần theo thời gian. Để khắc phục những nhược điểm trên, “HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH” được đề xuất trong nghiên cứu này. Mục tiêu của nghiên cứu là phát triển hệ thống đèn giao thông thông minh mà ở đó thời gian sáng của các đèn được tự động điều chỉnh dựa trên mật độ của các phương tiện tham gia giao thông tại một ngã tư. Mạng CNN (YOLOv8) được dùng để phát hiện, phân loại và đếm các phương tiện tại ngã tư. Đồng thời dữ liệu này được đưa vào ngõ vào của mô hình mờ Mamdani để tính toán thời gian sáng của các đèn cho phù hợp. Thời gian tính toán được sẽ được gửi lên PLC để điều khiển thời gian sáng của các đèn thực tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy, với giải thuật đề xuất dựa trên mạng CNN (YOLOv8), việc phát hiện, đếm và phân loại phương tiện tham gia giao thông với độ chính xác là 88%. Mô hình mờ kết hợp với bộ điều khiển PLC đã tính toán thời gian hợp lý so với mật độ phương tiện tham gia giao thông thực tế. Trong nghiên cứu tiếp theo, hệ thống sẽ được phát triển với nhiều chức năng hơn, giao diện người dùng thân thiện cùng với phát triển ứng dụng quản lý hệ thống trên điện thoại. Từ khóa: điều khiển mờ, đèn giao thông thông minh, YOLOv8n. | vi_VN |
dc.description.tableofcontents | LỜI CẢM TẠ i TÓM TẮT ii ABSTRACT iii LỜI CAM ĐOAN iv DANH MỤC HÌNH vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1 1.1 Lý do chọn đề tài 1 1.2 Mục tiêu của đề tài 1 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 2 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 2 1.4 Phương pháp nghiên cứu 2 1.5 Nội dung nghiên cứu 2 1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài 2 1.7 Bố cục đề tài 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4 2.1 Tổng quan về YOLO 4 2.2 Kiến trúc mạng YOLO 4 2.2.1 Ô lưới (Grid cell) 4 2.2.2 IoU (Intersection over Union) 6 2.2.3 Hàm mất mát (Loss function) 7 2.2.4 Công thức tính độ chính xác của YOLO 9 2.2.5 NMS (Non-maximum suppression) 10 2.3 YOLOv8 10 2.3.1 Tổng quan về mô hình YOLOv8 10 2.3.2 Các đặc điểm quan trọng 11 2.3.4 YOLOv8n 12 2.4 Điều khiển mờ (Fuzzy control) 13 2.4.1 Giới thiệu về fuzzy logic 13 2.4.2 Lí do nên sử dụng fuzzy logic 13 2.5 Công cụ Scikit-fuzzy (Skfuzzy) 14 2.5.1 Giới thiệu về Skfuzzy 14 2.5.2 Các tính năng chính của Skfuzzy 14 2.5.3 Đầu vào và đầu ra trong Skfuzzy 15 2.5.4 Các hàm biểu đồ chính 15 2.6 Thư viện PyModbus 18 2.6.1 Các tính năng chung 18 2.6.2 Các tính năng khác 19 2.7 Môi trường PyCharm 20 CHƯƠNG 3: NỘI DUNG THỰC HIỆN 22 3.1 Nguyên lý hoạt động của hệ thống đèn giao thông thông minh 22 3.2 Huấn luyện mô hình YOLOv8n trên Google Colab 24 3.2.1 Giới thiệu Google Colab 24 3.2.2 Chuẩn bị dữ liệu 25 3.2.3 Huấn luyện và kiểm tra kết quả 26 3.3 Lập trình chương trình 28 3.3.1 Lập trình trên Pycharm 28 3.3.2 Lập trình trên TIA Portal. 37 3.4 Kết nối với SCADA 43 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN 45 4.1 Kết quả đạt được 45 4.2 Thảo luận 46 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 48 5.1 Kết luận 48 5.2 Hướng phát triển 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 PHỤ LỤC 50 | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | KT Điều khiển & Tự Động Hóa | vi_VN |
dc.title | HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Bách khoa |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 42.27 kB | Microsoft Word XML | ||
Your IP: 3.144.25.130 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.