Đề xuất giải pháp cảnh báo kẹt xe trong hẻm nhỏ bằng phương pháp xử lý ảnh trên Raspberry Pi 4

Bài viết này đề xuất một giải pháp áp dụng công nghệ xử lý ảnh và phương pháp máy học trên máy tính nhúng Raspberry Pi 4 để xác định xe ô tô vào hẻm và đưa ra tín hiệu cảnh báo thông qua đèn tín hiệu. Mục tiêu của bài viết là lựa chọn kiến trúc mô hình mạng đạt được tốc độ xử lý nhanh, độ chính xác phù hợp cho một ứng dụng và nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi 4 nhất định.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đề xuất giải pháp cảnh báo kẹt xe trong hẻm nhỏ bằng phương pháp xử lý ảnh trên Raspberry Pi 4 Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢNH BÁO KẸT XE TRONG HẺM NHỎ BẰNG PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH TRÊN RASPBERRY PI 4 Võ Thiện Lĩnh1*, Đào Thanh Toản2** 1 Phân hiệu tại Thành phố Hồ Chí Minh, Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 450-451 Lê Văn Việt, Tăng Nhơn Phú A, Quận 9, TP. Hồ Chí Minh 2 Khoa Điện-Điện tử, Trường Đại học Giao thông vận tải, số 3 Cầu Giấy, Hà Nội * Email: *linhvt_ph@utc.edu.vn; **daotoan@utc.edu.vn Tóm tắt. Đặc thù của mạng lưới giao thông tại các đô thị lớn ở Việt Nam là có rất nhiều hẻm nhỏ, hẹp, mật độ lưu thông nhiều, dòng giao thông hỗn hợp, thường xuyên xảy ra ách tắc do ô tô đi vào hẻm. Đặc biệt trong các hẻm có bề rộng từ 2 đến 5 m rất dễ xảy ra tắc nghẽn khi có 2 xe ô tô đi đối đầu nhau. Vì vậy, việc ứng dụng giao thông thông minh trong tổ chức điều khiển giao thông tại các hẻm nhỏ nhằm tránh ùn tắc giao thông là thật sự cần thiết. Bài báo này đề xuất một giải pháp áp dụng công nghệ xử lý ảnh và phương pháp máy học trên máy tính nhúng Raspberry Pi 4 để xác định xe ô tô vào hẻm và đưa ra tín hiệu cảnh báo thông qua đèn tín hiệu. Mục tiêu của bài báo là lựa chọn kiến trúc mô hình mạng đạt được tốc độ xử lý nhanh, độ chính xác phù hợp cho một ứng dụng và nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi 4 nhất định. Để đạt được mục tiêu này, nhóm tác giả nghiên cứu nhiều cách khác nhau để cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ trong các hệ thống phát hiện đối tượng đã triển khai hiện nay. Từ khóa: Rasperry Pi 4, nhận dạng ảnh xe hơi, mạng nơ-ron tích chập, Yolo. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, hàng loạt tuyến đường huyết mạch, các con hẻm nhỏ cũng như các nút giao thông trọng điểm tại các thành phố lớn thường xuyên rơi vào tình trạng ùn ứ, tắc nghẽn giao thông dẫn đến chậm phát triển kinh tế - xã hội, ảnh hưởng đến môi trường. Một vài nguyên nhân dẫn đến tình trạng kẹt xe như: ý thức chấp hành Luật Giao thông của người điều khiển xe, phương tiện cá nhân tham gia giao thông tăng cao, lấn chiếm vỉa hè, lòng đường để kinh doanh,… và đặc biệt là tình trạng kẹt xe trong các con hẻm nhỏ khi 2 xe ô tô chạy vào ngược chiều nhau xảy ra thường xuyên. Cần có các thiết bị phát hiện phương tiện giao thông để giải quyết vấn đề này, các thiết bị này có thể được chia thành 2 loại cơ bản sau: - Loại lắp đặt trong lòng đường bao gồm: vòng từ; từ kế; - Loại lắp đặt phía trên bao gồm: xử lý ảnh từ hệ thống camera quan sát; rada viba, cảm biến siêu âm, cảm biến hồng ngoại và rada lazer. -669- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Hiện tại, việc xác định xe ô tô trong các hẻm nhỏ ở Việt Nam bằng phương pháp vòng từ đã có triển khai một số nơi với hình thức tự phát. Nhược điểm của phương pháp này là dễ bị nhiễu do cấu trúc vòng từ, hơn nữa, phương pháp này đòi hỏi phải can thiệp vào kết cấu hạ tầng của hẻm nên khá tốn kém và phức tạp. Xác định phương tiện giao thông trong các hẻm nhỏ bằng xử lý ảnh vẫn chưa được sử dụng ở Việt Nam do đó nhóm tác giả đề xuất hướng nghiên cứu xử lý ảnh từ hệ thống camera quan sát. Hệ thống bao gồm ba thành phần là Kit Raspberry Pi 4, Camera IP và đèn tín hiệu giao thông để cảnh báo. Hệ thống sẽ điều khiển đèn xanh, đèn đỏ để cảnh báo đến các ô tô muốn đi vào hẻm. Khi có xe đi vào từ bên đầu A của hẻm thì bên đầu B của hẻm sẽ có tín hiệu đèn đỏ để cảnh báo xe bên hẻm B không được vào. Đồng thời sẽ có tín hiệu đèn xanh bên hẻm A để thông báo xe bên hẻm A được vào. Nghĩa là, ta có thể cho phép hai hay nhiều xe ô tô lưu thông cùng chiều trong hẻm cùng lúc, còn hai xe ngược chiều thì không được phép lưu thông trong hẻm cùng lúc. Từ đó tránh được tình trạng kẹt xe trong các hẻm nhỏ. Hệ thống nhỏ gọn, có thể di dời và lắp đặt thuận tiện. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào trong đời sống. Cụ thể là áp dụng mạng nơ-ron tích chập để nhận dạng phương tiện giao thông trong hẻm nhỏ để điều khiển tín hiệu đèn giao thông. Với mục tiêu mong muốn là cảnh báo tình trạng kẹt xe trong hẻm nhỏ. Chúng tôi tiến hành thay đổi một số thông số trong mạng mạng nơ-ron tích chập sẵn có cho phù hợp với đối tượng nghiên cứu của mình. Kết quả thực nghiệm được đánh giá dựa trên các phương pháp khác nhau và cho thấy rất khả quan khi triển khai trên phần cứng Raspberry Pi 4. 2. TỔNG QUAN HỆ THỐNG Phần này mô tả cấu trúc chính của hệ thống phát hiện xe. Đầu tiên, dữ liệu video về cảnh giao thông trong hẻm được đưa vào kit Raspberry Pi 4 [1][2]. Sau đó, ảnh sẽ được tiền xử lý và chuẩn hóa cho phù hợp. Tiếp theo, diện tích mặt đường được phân vùng giới hạn xử lý. Phương pháp phát hiện đối tượng sử dụng mạng YOLOv3 để phát hiện đối tượng phương tiện và hướng di chuyển trong video [3]. Mô hình mạng này có thể cải thiện hiệu quả phát hiện các đối tượng nhỏ và giải quyết mạnh mẽ vấn đề đối tượng có sự thay đổi tỷ lệ. Cuối cùng, hệ thống sẽ đưa ra tín hiệu cảnh báo thông qua đèn tín hiệu. Hình 1. Minh họa quá trình xảy ra kẹt xe trong hẻm nhỏ. -670- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Camera Khối xử lý trung tâm Khối công Đèn tín hiệu suất xanh, đỏ Phát hiện xe Hình 2. Sơ đồ khối thiết bị. 3. PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG Một số phương pháp phát hiện phương tiện giao thông, cụ thể trong bài báo này là xe ô tô, bằng phương pháp xử lý ảnh đã được nghiên cứu và áp dụng hiện nay, gồm 4 phương pháp chính: 1. Phương pháp trừ ...