NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG

Abstract

Nhận dạng dữ liệu bao gồm có nhận dạng âm thanh và nhận dạng hình ảnh. Các đối tượng của bài toán nhận dạng thì rất phong phú, ví dụ như nhận dạng khuôn mặt, tiếng nói, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng mã vạch … Biển báo giao thông cũng là một trong số đó. Đây là kiểu đối tượng có tính chất hình học đặc trưng, thường bắt gặp trong đời sống hằng ngày với công dụng là đưa ra những cảnh báo thông tin cho người tham gia giao thông. Tuy nhiên các biển báo giao thông thì không có quy luật mà chỉ là hệ thống các ký hiệu với ý nghĩa quy ước kèm theo, đòi hỏi quá trình phát hiện biển báo phải chính xác và nhanh để có một mô hình nhận dạng chính xác cao. Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp Cascade cho việc phát hiện biển báo, phương pháp này khá phổ biến áp dụng cho các đối tượng biển báo bị tác động bởi yếu tố môi trường, bị che khuất một phần. Áp dụng phương pháp Transfer Learning cho bài toán nhận dạng biển báo, một phương pháp phổ biến trong Deep Learning, sử dụng các mạng nơ-ron tích chập đã huấn luyện nỗi tiếng trên thế giới để huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập với mục tiêu dự đoán là biển báo giao thông.