TRAFFIC SIGNS DETCTION AND RECOGNITION USING YOLOV5

Abstract

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực giao thông thông minh và ôtô không người lái. Một trong những ứng dụng đó, hệ thống phát hiện và nhận dạng bảng hiệu điều khiển giao thông áp dụng kết hợp kỹ thuật học sâu và thị giác máy tính đã và đang được nhiều nhà nghiên trong và ngoài nước quan tâm. Trong luận văn này, bài toán phát hiện và nhận dạng bảng hiệu điều khiển giao thông được giải quyết dựa trên mạng học sâu YOLO (You Only Look Once). Đây là một thuật toán Object Detection nên mục tiêu của mô hình không chỉ là dự báo nhãn cho vật thể mà nó còn xác định location của vật thể. Do đó YOLO có thể phát hiện được nhiều vật thể có nhãn khác nhau trong một bức ảnh thay vì chỉ phân loại duy nhất một nhãn cho một bức ảnh. Luận văn huấn luyện các mô hình phân lớp để nhận dạng 7 loại bảng hiệu giao thông thuộc các nhóm: bảng vận tốc, bảng chỉ dẫn và bảng hiệu lệnh. Kết quả huấn luyện đạt trên 80% đối với mô hình YOLO. Kết quả thực nghiệm trên 15 video cho thấy thời gian trung bình để phát hiện và nhận dạng các bảng hiệu giao thông trên một frame ảnh xấp xỉ 0,02 giây. Các kết quả này cho thấy phương pháp đề nghị đạt được những kết quả đầy hứa hẹn và có thể áp dụng vào nhận dạng các bảng hiệu điều khiển giao thông trong thực tế.