Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/43043
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrần, Nguyễn Minh Thư-
dc.contributor.authorBùi, Nhật Tài-
dc.date.accessioned2021-01-15T08:53:07Z-
dc.date.available2021-01-15T08:53:07Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.otherB1606838-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/43043-
dc.description73 Trvi_VN
dc.description.abstractHiện nay tình trạng ùn tắc giao thông ở Việt Nam vẫn còn thường xuyên xảy ra. Đặc biệt là các khung giờ cao điểm (đầu giờ đi học, đi làm, giờ tan học, tan làm). Để có thể phần nào giúp tránh được tình trạng trên. Chúng ta cần có một hệ thống hỗ trợ cung cấp thông tin về lưu lượng giao thông trên các tuyến đường chủ chốt có camera giao thông như: ngã ba, ngã tư, trước cổng bệnh viện, chợ... Việc theo dõi lưu lượng giao thông từ các camera giao thông, ngoài việc giúp các lực lượng chức năng có thể phân làn, phân luồng giao thông kịp thời. Bên cạnh đó, còn có thể giúp người tham gia giao thông thấy được các đường đang ùn tắc để né tránh. Đề tài sử dụng mô hình Faster R-CNN để phát hiện các phương tiện đang tham gia giao thông trên đường. Qua đó theo dõi lưu lượng và gửi cảnh báo tới cho người dùng. Dữ liệu thực nghiệm được lấy trước cổng bệnh viện tỉnh Kiên Giang gồm 1260 ảnh để huấn luyện, 360 ảnh để tìm tham số tối ưu cho mô hình và 3 bộ ảnh để kiểm tra, đánh giá hiệu quả của mô hình. Bộ thứ nhất gồm 180 ảnh có cùng góc camera với tập huấn luyện. Bộ thứ hai và bộ thứ ba mỗi bộ gồm 100 ảnh với những góc camera khác nhau và khác với góc camera của tập huấn luyện. Kết quả đạt khoảng 92% độ chính xác phát hiện các phương tiện giao thông đối với bộ kiểm tra thứ nhất, 75% đối với bộ thứ hai và 85% đối với bộ thứ ba.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.publisherTrường Đại Học Cần Thơvi_VN
dc.subjectCÔNG NGHỆ THÔNG TINvi_VN
dc.titleHỆ THỐNG HỖ TRỢ THEO DÕI TÌNH TRẠNG GIAO THÔNG QUA VIDEO DỰA TRÊN MÔ HÌNH FASTER R-CNNvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.96 MBAdobe PDF
Your IP: 3.147.48.226


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.