Ứng dụng mô hình học sâu kết hợp phát hiện và phân đoạn đối tượng trong bài toán giám sát giao thông thông minh
Từ khoá:
Giám sát giao thông
Phân đoạn thực thể (Instance Segmentation)
Mask R-CNN.
Tóm tắt
Đề tài nghiên cứu giải pháp quản lý giao thông hiện đại bằng cách kết hợp phát hiện đối tượng (YOLO) và phân đoạn thực thể (Mask R-CNN). Hệ thống không chỉ đếm và phân loại các loại phương tiện (xe máy, ô tô, xe tải) mà còn xác định chính xác hình dáng xe để xử lý các tình huống bị che khuất. Nghiên cứu giải quyết bài toán giám sát lưu lượng, phát hiện vi phạm làn đường và hỗ trợ điều tiết giao thông tự động. Thực nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện ánh sáng và mật độ giao thông khác nhau.
Tài liệu tham khảo
- K. He, G. Gkioxari, P. Dollár, and R. Girshick, “Mask R-CNN,” arXiv preprint arXiv:1703.06870, 2018. [2] G. Jocher, J. Qiu, and A. Chaurasia, Ultralytics YOLO, 2023. [Online]. [3] C.-Y. Wang et al., “CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN,” in Proc. CVPR Workshops, 2020.