ỨNG DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH VÀO HỆ THỐNG GIAO THÔNG THÔNG MINH
Hệ thống thông tin (Mã ngành: 62 48 01 04)
Luận án này tập trung nghiên cứu ứng dụng thị giác máy tính vào hệ thống giao thông thông minh (ITS) nhằm giải quyết các thách thức quản lý giao thông đô thị tại Việt Nam, nơi hạ tầng chưa đáp ứng kịp tốc độ tăng trưởng phương tiện, dẫn đến tắc nghẽn và giảm hiệu suất. Mục tiêu chính là phát triển các giải pháp hiệu quả để xử lý dữ liệu từ camera giám sát, nâng cao chất lượng quản lý giao thông và góp phần cải thiện an toàn, chất lượng cuộc sống.
Nghiên cứu giải quyết hai bài toán cốt lõi: ước lượng mật độ xe trên các làn đường và ước lượng lưu lượng giao thông thời gian thực. Để thực hiện, luận án đã xây dựng một tập dữ liệu giao thông đặc thù từ camera giám sát tại Kiên Giang và Đà Nẵng, phản ánh đặc trưng giao thông Việt Nam với ưu thế xe hai bánh và làn đường hẹp. Trong bài toán ước lượng mật độ, luận án đề xuất hai phương pháp tiếp cận: trực tiếp sử dụng các mô hình học sâu như YOLO và Faster R-CNN để phát hiện và đếm phương tiện; và phương pháp kết hợp sử dụng mô hình Rep-VGG tinh chỉnh để phân loại tình trạng giao thông (đạt hiệu suất 94.5%), sau đó dựa vào kết quả phân loại để ước lượng mật độ. Đối với bài toán ước lượng lưu lượng giao thông, các mô hình theo dõi đối tượng dựa trên học sâu (kết hợp YOLO/CenterNet với DeepSORT/ByteTrack/TradeS) đã được đề xuất và kiểm chứng. Các mô hình này cho phép ước lượng lưu lượng chính xác và thời gian thực, với sai số trung bình 10.23% và thời gian thực thi thấp.
Những đóng góp của luận án cung cấp các giải pháp kỹ thuật tiên tiến, đáp ứng tốt về thời gian và độ chính xác, tạo tiền đề cho việc ứng dụng rộng rãi thị giác máy tính trong quản lý và điều hành giao thông thông minh, đặc biệt phù hợp với bối cảnh giao thông phức tạp tại Việt Nam.