ƯỚC LƯỢNG VẬN TỐC XE BẰNG CAMERA SỬ DỤNG YOLOV8

Abstract

Số vụ tai nạn giao thông đang tăng lên nhanh chóng và một trong nguyên nhân chính là do người điều khiển phương tiên vượt quá tốc độ quy định. Ước lượng vận tốc là một phần quan trọng và đang được sử dụng rộng rải trên cả nước ở các trục giao thông chính và lớn. Có thể ước lượng được vận tốc thông qua camera có thể xử lý các hành vi vi phạm về tốc độ. Tuy nhiên, ước lượng vận tốc là một công việc thực sự khó khăn với rất nhiều hạn chế như là môi trường thực tế, sự chính xác về tốc độ và một số trường hợp góc khuất của camera. Do đó cần có một ứng dụng có thể đáp ứng được những yêu cầu này để giảm số lượng vi phạm tốc độ dẫn đến mất trật tự an toàn xã hội. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã sử dụng thuật toán nhận dạng đối tượng YOLOv8, một kiến trúc học sâu có khả năng nhận diện đối tượng theo thời gian thực nhờ tốc độ và độ chính xác của nó. Tập dữ liệu để nhận diện xe tôi đã sử dụng lại tập COCO đã có sẵn của cộng đồng YOLO. Tập dữ iệu này được thiết kế để nhận diện nhiều loại xe và các vật thể khác. Việc ước lượng vận tốc xe tôi đã sử dụng thuật toán tính khoảng cách trong không gian hai chiều của Euclidean để tính khoảng cách và quy đổi thành tốc độ. Mô hình YOLOv8 đã được huấn luyện trên tập dữ liệu và công thức này và đạt được hiệu suất tốt trong công việc ước lượng. Nó có thể giúp hỗ trợ giảm thiểu tình trạng vi phạm tốc độ. Tương lai, nghiên cứu này có thể được phát triển để nhận dạng các đối tượng khác trên xe như biển số để giúp xử lý nghiêm vượt quá tốc độ.