XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN NHẬN DIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG TẠI VIỆT NAM HỖ TRỢ LÁI XE AN TOÀN

Tóm tắt

Trước tình trạng giao thông ngày càng đông đúc và ùn tắc thường xuyên trên các tuyến đường ở Việt Nam, việc nhận biết chính xác các biển báo giao thông trở nên vô cùng quan trọng để tăng cường an toàn và giảm thiểu tai nạn. Nghiên cứu này giới thiệu một cách tiếp cận mới, xây dựng một mô hình dự đoán để nhận diện biển báo giao thông tại Việt Nam bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy hiện đại, kết hợp với học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN). Mô hình này được thiết kế để phân loại và nhận biết các biển báo một cách hiệu quả. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao, mở ra triển vọng ứng dụng trong các hệ thống hỗ trợ lái xe an toàn, góp phần cải thiện an toàn giao thông. Bài viết cũng đề cập đến những thách thức khi áp dụng mô hình trong điều kiện giao thông thực tế tại Việt Nam và đưa ra các giải pháp để nâng cao hiệu quả nhận diện