HỆ THỐNG NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG HỖ TRỢ TÌM HIỂU LUẬT GIAO THÔNG

Abstract

Trong bối cảnh giao thông hiện nay, việc hiểu và tuân thủ các biển báo giao thông là yếu tố quan trọng để đảm bảo an toàn cho người tham gia giao thông. Tuy nhiên, nhiều người, đặc biệt là người mới học lái xe hoặc chưa quen với hệ thống biển báo, thường gặp khó khăn trong việc nhận diện và hiểu đúng ý nghĩa của các biển báo, dẫn đến nguy cơ vi phạm luật và tai nạn giao thông. Để hỗ trợ giải quyết vấn đề này, một website nhận diện biển báo giao thông đã được phát triển, tích hợp khả năng nhận diện 25 loại biển báo khác nhau. Website tích hợp mô hình máy học này được xây dựng dựa trên hai phương pháp huấn luyện mô hình. Trong trường hợp đầu tiên, mô hình YOLOv8 được sử dụng để nhận diện trực tiếp từng loại biển báo và đạt Precision, Recall, và F1-Score lần lượt là 89.6%, 89.6% và 87.84%. Trong trường hợp thứ hai, mô hình MobileNet được sử dụng để phân loại biển báo thành ba nhóm chính: biển báo cấm, biển báo nguy hiểm và biển báo hiệu lệnh và chỉ dẫn. Sau đó, từng nhóm được tiếp tục huấn luyện chi tiết bằng YOLOv8 để nhận diện và MobileNet để phân loại trong từng nhóm. Phương pháp này cho kết quả vượt trội với Precision, Recall và F1-Score trung bình của YOLOv8 lần lượt đạt 96.17%, 95.58% và 95.48%. Trong khi đó, MobileNet trong trường hợp này chỉ đạt 44.15%, 38.62% và 35.43%. Kết quả này cho thấy việc huấn luyện theo nhóm trước khi nhận diện chi tiết giúp mô hình YOLOv8 đạt hiệu quả cao hơn đáng kể so với nhận diện trực tiếp từng loại biển báo. Vì vậy, mô hình YOLOv8 được lựa chọn để tích hợp vào website, mang lại khả năng nhận diện chính xác và nhanh chóng, đồng thời góp phần giảm nguy cơ vi phạm luật và tai nạn giao thông, hướng đến một môi trường giao thông an toàn hơn.