THEO DÕI LƯU LƯỢNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG SỬ DỤNG YOLOv5 VÀ DEEPSORT

Abstract

Phương tiện giao thông là một phần quan trọng của cuộc sống của chúng ta, nó giúp chúng ta di chuyển từ nơi này đến nơi khác một cách dễ dàng và nhanh chóng. Tuy nhiên, việc sử dụng phương tiện giao thông cũng tạo ra nhiều vấn đề như tắc đường, tai nạn giao thông và ô nhiễm môi trường. Vì vậy, việc theo dõi phương tiện giao thông trở nên rất quan trọng. Nó giúp chúng ta đánh giá tình trạng giao thông hiện tại và dự đoán các xu hướng tương lai, giúp chúng ta quản lý giao thông một cách hiệu quả hơn và giảm thiểu tối đa số lượng tai nạn giao thông.Các công nghệ hiện đại như Camera định vị GPS, hệ thống phân tích dữ liệu và machine learning đã giúp cho việc theo dõi phương tiện giao thông trở nên dễ dàng hơn. Chúng ta có thể sử dụng các thiết bị này để theo dõi vị trí, tốc độ và hành trình của phương tiện giao thông.Để giải quyết vấn đề này chúng ta có thể sử dụng các công nghệ tiên tiến như Yolov5 và đánh giá chúng trên tập dữ liệu điểm chuẩn. Để giải quyết vấn đề thay thế kiểm tra thủ công bằng phương pháp học sâu và sử dụng Yolov5, thuật toán phát hiện đối tượng mạnh mẽ hiện nay, để áp dụng tốt hơn trong môi trường thực tế, đặc biệt là trong việc giám sát số lượng phương tiện ở những nơi công cộng. Kết quả thu được từ những đánh giá này giúp chúng tôi xác định các phương pháp khoa học hơn, nhanh hơn và do đó phù hợp hơn để phát hiện đối tượng theo thời gian thực.