Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS

Bài viết "Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS" đề xuất mô hình ước lượng lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu thực thu được từ các camera giám sát video. Mục tiêu của bài báo là đếm và theo dõi các phương tiện để ước lượng lưu lượng giao thông. Để giải quyết vấn đề trên, chúng tôi đã sử dụng mô hình TradeS. Đây là một thuật toán theo dõi đồng thời nhiều đối tượng. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS Vũ Lê Quỳnh Phương1, Trần Nguyễn Minh Thư2 và Phạm Nguyên Khang2 Trường Cao đẳng Sư phạm Kiên Giang 1 2 Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông - Trường Đại học Cần Thơ Email: vlqphuong@cdspkg.edu.vn, tnmthu@ctu.edu.vn, pnkhang@ctu.edu.vn Abstract— Lưu lượng giao thông ở đô thị có ý nghĩa to lớn CCTV để phát triển thuật toán để xử lý và phân tích dữ trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội và môi trường. Vì vậy, liệu hiệu quả. trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất mô hình ước Đã có nhiều công trình sử dụng dữ liệu thu được từ lượng lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu thực thu được CCTV để giải quyết các bài toán về hệ thống giao thông từ các camera giám sát video. Mục tiêu của bài báo là đếm và theo dõi các phương tiện để ước lượng lưu lượng giao thông minh như nhóm tác giả Abirami T đã sử dụng thông. Để giải quyết vấn đề trên, chúng tôi đã sử dụng mô CCTV từ Trichy, Tamilnadu, Ấn Độ để tính lưu lượng hình TradeS. Đây là một thuật toán theo dõi đồng thời giao thông bằng cách kết hợp Yolov3 và thuật toán theo nhiều đối tượng. Để huấn luyện và đánh giá mô hình, dõi đối tượng SORT [11]. Bên cạnh đó, các kỹ thuật về chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ Công an phường Vĩnh thị giác máy tính cũng như học sâu đã được sử dụng Thanh Vân – Thành phố Rạch Giá, dữ liệu gồm có 1800 trong các công trình [6][7]. Chúng giải quyết các vấn đề khung hình video với hơn 28.000 đối tượng gán nhãn trong về nhận dạng hành vi giao thông bất hợp pháp [7] và sử các điều kiện khác nhau. Chúng thôi thử nghiệm và so dụng để đếm xe trên đường và ước lượng mật độ giao sánh với các mô hình CenterTrack, kết hợp yolov7 và thông từ dữ liệu thu được từ CCTV [6]. deepsort. Từ kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống được đề xuất có thời gian thực thi thấp nhất và có thể ước lượng Ngoài ra, còn có nhiều công trình lớn để giải quyết lưu lượng giao thông gần với thực tế, với sai số trung bình các vấn đề cụ thể trong giao thông như phát hiện phương là 10.23%. Bộ dữ liệu được trình bày ở đây có thể được tiện: Faster-RCNN [9], YOLO [8], SSD [5]. Phần lớn các nghiên cứu khác sử dụng như một tập kiểm thử đối các công trình hiện đại tập trung vào việc cải tiến các mô với những bài toán tương tự. hình tích chập từ 2 nhánh sang 1 nhánh nhằm cải thiện tốc độ khi suy diễn và tăng chất lượng của mô hình. Keywords- theo dõi, nhận dạng, đối tượng, lưu lượng Mục tiêu của bài báo là xây dựng mô hình ước lượng giao thông. lưu lượng giao thông. Dữ liệu thu được tập trung vào nơi có mật độ giao thông đông nhất tại tỉnh Kiên Giang vào I. GIỚI THIỆU các giờ cao điểm. Chúng tôi ứng dụng mô hình Trong những năm qua, do sự bùng nổ dân số nên số CenterNet để trích xuất đặc trưng của các đối tượng, lượng xe cá nhân tăng lên nhanh chóng và nhu cầu vận song song đó theo dõi và đếm đối tượng trong thời gian tải hàng hoá ngày càng nhiều. Hơn nữa, cơ sở hạ tầng thực với mô hình TradeS. Hệ thống của chúng tôi có khả giao thông ngày càng xuống cấp, dẫn đến việc phải sữa năng đếm và ước lượng lưu lượng giao thông với sai số chữa nhiều và thường xuyên. Do đó, việc tắc nghẽn giao tương đối trung bình và thời gian thực thi thấp, đáp ứng thông là vấn đề thường xuyên xảy ra ở các thành phố với yêu cầu xử lý và tính toán trong thời gian thực. lớn. Trong các yếu tố để dự đoán tắt nghẽn thì mật độ Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: trong giao thông đóng một vai trò rất quan trọng. Vì vậy, cần phần II, chúng tôi giới thiệu về những nghiên cứu liên có một bài toán để quản lý và phân tích lưu lượng giao quan. Trong phần III, chúng tôi xây dựng mô hình ước thông hiệu quả. Giải quyết được bài toán ước lượng lưu lượng giao thông. Phần IV cung cấp các kết quả thực lượng giao thông có ý nghĩa rất lớn về kinh tế, xã hội: nghiệm và so sánh với các mô hình khác. Cuối cùng, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng khi đặt bảng chúng tôi kết luận bài báo trong phần V. quảng cáo ngoài trời, hay lựa chọn địa điểm hợp lý để II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN đặt văn phòng; tiết kiệm thời gian, nhiên liệu khi đưa ra lịch trình đi không bị gián đoạn… Để giải quyết các bài toán về hệ thống giao thông Hiện nay, nhiều tuyến đường trên cả nước đã được thông minh dựa vào máy học và thị giác máy tính có cài đặt hệ thống giám sát video (CCTV). Các hệ thống nhiều nghiên cứu và các hướng tiếp cận khác nhau. Các này thường không đồng bộ với nhau về góc quay cũng ng ...