PHƯƠNG PHÁP CẢI TIẾN HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BIỂN GIAO THÔNG BẰNG ỨNG DỤNG YOLO

Tóm tắt

Hệ thống biển báo giao thông được nhận dạng chính xác và nhanh chóng đã góp phần cải thiện việc quản lý giao thông trong thời đại chuyển đổi số theo chủ trương của chính phủ hiện nay. Hệ thống này đã được nghiên cứu và phát triển mạnh trong những năm gần đây với các giải thuật kinh điển về xử lý ảnh đến các giải thuật với ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà thuật toán You Only Look Once (YOLO) dựa trên kỹ thuật thị giác máy tính là một đại diện đáng để quan tâm.Trong bài báo này, một phương pháp nhằm cải tiến hệ thống nhận dạng biển báo giao thông bằng ứng dụng YOLO như vậy được nghiên cứu về phương diện số lượng biển báo nhận dạng được, tốc độ nhận dạng và độ chính xác. Hệ thống được cải tiến để nhận dạng 9 loại biển báo giao thông khác nhau bao gồm: biến báo cấm rẻ trái, biển báo cấm rẻ phải, biển báo cấm rẽ trái-phải, biển báo cấm dừng-cấm đỗ, biển báo cấm đỗ, biển báo cấm ô tô rẽ phải, biển báo cấm ô tô rẽ trái, biển báo cấm quay đầu và biển báo cấm đi thẳng. Hệ thống được cải tiến và huấn luyện lại với các hình ảnh được thu thập ở các con đường trên thành phố Hồ Chí Minh bao gồm 735 ảnh biển báo cấm rẻ trái, 713 ảnh biển báo cấm rẻ phải, 177 ảnh cấm rẽ trái-phải, 752 ảnh biển báo cấm dừng-cấm đỗ, 629 ảnh biển báo cấm đỗ, 191 ảnh cấm ô tô rẽ phải, 143 ảnh cấm ô tô rẽ trái, 171 cấm quay đầu và 109 cấm đi thẳng. Hệ thống sau đó được kiểm thử thực nghiệm trên thực địa cho độ chính xác nhận dạng theo độ đo mAP@.5 lần lượt như sau: 99.4% nhận dạng đúng biển báo cấm rẽ trái, 99.3% nhận dạng đúng biển báo cấm rẽ phải, 95.6% nhận dạng đúng biển báo cấm dừng-cấm đỗ, 95.3% nhận dạng đúng biển cấm đỗ,  98.6% nhận dạng đúng biển cấm quay đầu, 93.7% nhận dạng đúng biển cấm ô tô rẽ phải, 94.5% nhận dạng đúng biển cấm ô tô rẽ trái, 99.5% nhận dạng đúng biển cấm rẽ trái-phải và cuối cùng là  93.4% nhận dạng đúng biển cấm đi thẳng.

DOIs: https://doi.org/10.46242/jstiuh.v70i4.4912