Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/74032
Nhan đề: ỨNG DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG MÔ PHỎNG XE TỰ LÁI (Phân hệ: Phát hiện làn đường)
Tác giả: Võ, Trí Thức
Lê, Văn Chí Thiện
Từ khoá: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Năm xuất bản: 2021
Nhà xuất bản: Trường Đại Học Cần Thơ
Tóm tắt: Trong luận văn này, một ứng dụng các phương pháp học sâu sẽ được giới thiệu để xây dựng hệ thống mô phỏng xe tự hành trên nền tảng Unity 3D. Một mô hình mô phỏng hệ thống giao thông Việt Nam gồm hệ thống đường với các làn đường dành cho xe ô tô, xe máy và người đi bộ cùng với hệ thống biển báo giao thông. Một bộ dữ liệu đường gồm 900 ảnh sẽ được trích xuất từ mô hình mô phỏng hệ thống giao thông được dùng để huấn luyện các mô hình phát hiện làn đường. Mô hình phát hiện làn đường được huấn luyện trên hai mô hình là CNN và UNET. Kết quả thực nghiệm được thực hiện trên 100 ảnh cho thấy mô hình CNN có chỉ số IoU 0.6903 và Pixel accuracy 95.25% cao hơn mô hình UNET với chỉ số IoU 0.6057 và Pixel accuracy 92%. Từ các kết quả kiểm thử mô hình cho thấy mô hình CNN phù hợp để tích hợp vào hệ thống điều khiển xe để giải quyết vấn đề phát hiện làn đường. Mô hình phát hiện làn đường được sử dụng để xác định phần đường mà xe có thể chạy. Từ đó, hệ thống điều khiển xe sẽ tính toán góc lái, tốc độ và truyền cho mô hình mô phỏng thông qua hệ điều hành ROS.
Mô tả: 64 Tr
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/74032
Bộ sưu tập: Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
3.46 MBAdobe PDF
Your IP: 3.15.8.241


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.