ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÁT HIỆN VI PHẠM GIAO THÔNG VƯỢT ĐÈN ĐỎ SỬ DỤNG YOLOV11 VÀ OPENCV

Abstract

Trong vài năm gần đây, tình trạng vi phạm giao thông ở các đô thị Việt Nam, đặc biệt là hành vi vượt đèn đỏ, đang trở nên phổ biến và khó kiểm soát. Xuất phát từ thực tế đó, đề tài này được thực hiện với mục tiêu xây dựng một hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện phương tiện vượt đèn đỏ, thống kê lưu lượng xe, và nhận dạng biển số phục vụ công tác giám sát giao thông. Hệ thống hoạt động dựa trên mô hình YOLOv11 để phát hiện phương tiện và đèn tín hiệu trong video, kết hợp với thư viện OpenCV để xác định vùng vạch dừng và xử lý hình ảnh. Dựa vào thời điểm chuyển pha của đèn tín hiệu, chương trình sẽ xác định khi nào phương tiện vượt qua vạch trong lúc đèn đỏ và ghi nhận là vi phạm. Phần nhận dạng biển số được thực hiện bằng mô hình phát hiện riêng, kết hợp với OCR để đọc ký tự trên biển số xe. Thí nghiệm được thực hiện trên các tập dữ liệu công khai UA-DETRAC (phát hiện xe) và CCPD (biển số xe). Kết quả cho thấy hệ thống có thể phát hiện phương tiện khá chính xác, nhận biết được các trường hợp vượt đèn đỏ và đọc được phần lớn các biển số rõ nét trong điều kiện bình thường. Mặc dù chưa thể xử lý tốt trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc khi xe bị che khuất, nhưng kết quả bước đầu cho thấy hướng tiếp cận này hoàn toàn khả thi cho việc ứng dụng trong thực tế.