TAILIEUCHUNG - Một phương pháp phát hiện điểm mù với độ tin cậy cao và thời gian thực cho các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh

Bài viết này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó, trước tiên đề xuất bộ phân tầng Cascade – AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo. | Nghiên cứu khoa học công nghệ MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐIỂM MÙ VỚI ĐỘ TIN CẬY CAO VÀ THỜI GIAN THỰC CHO CÁC HỆ THỐNG HỖ TRỢ LÁI XE THÔNG MINH Vũ Hồng Sơn Đoàn Văn Tuấn Nguyễn Tiến Dũng Tóm tắt Các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến Advanced Driver Assistance Systems ADAS đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống an toàn chủ động chỉ có camera và các phương tiện tự động thông minh. Đối với các ứng dụng này các yêu cầu về hiệu suất phát hiện đáng tin cậy và thời gian thực là các yếu tố cấp thiết. Bài báo này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó trước tiên chúng tôi đề xuất bộ phân tầng Cascade AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo của chúng tôi. Ngoài ra để cải thiện tốc độ phát hiện một kĩ thuật lựa chọn vùng quan tâm Region of Interest ROI cũng được sử dụng để tránh trích xuất các vùng có khả năng tạo ra các cảnh báo lỗi như là bầu trời hoặc các vùng không phù hợp với phối cảnh. Phương pháp đề xuất đã tăng tốc độ phát hiện lên ít nhất 1 9 lần và giảm cảnh báo lỗi 2 24 lần so với phương pháp truyền thống ở các ảnh có độ phân giải cao 720 x 480 với tỷ lệ phát hiện đạt 99 4 và tỷ lệ cảnh báo lỗi nhỏ là 4 08 . Phương pháp đề xuất này có thể được ứng dụng cho các xe tự hành thông minh thời gian thực. Từ khóa Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến ADAS Xe tự hành Cascade AdaBoost Vùng quan tâm ROI . 1. MỞ ĐẦU Một trong những vấn đề xã hội lớn toàn cầu hiện nay là các vụ tai nạn giao thông đường bộ. Theo số liệu báo cáo của WHO mỗi năm ước tính có khoảng 1 2 triệu người chết và 50 triệu người bị thương 1 . Có thể nhiều vụ tai nạn đã không xảy ra nếu các xe ô tô được trang bị hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến ADAS ở đó hệ thống ADAS sẽ hỗ trợ cho con người để có thể xử lý tốt hơn các tình huống liên quan tới tai nạn giao thông. Một cách tiếp cận khác đó là xu hướng chuyển dần từ các biện pháp an toàn thụ động như là sử dụng túi khí dây bảo vệ và cấu trúc khung xe sang các biện pháp .

• Cơ khí - Chế tạo máy
• Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến
• Xe tự hành
• Vùng quan tâm
• Hệ thống phát hiện điểm mù
• Thuật toán Adaboost
• Thuật toán học máy Adaboost
• Kĩ thuật nhận diện biển số xe
• Nhận dạng đối tượng
• Phát hiện đối tượng
• Nhận dạng kí tự
• Đặc trưng Dense Sift
• Thuật toán Local naive bayes nearest neighbor
• Local naive bayes nearest neighbor
• Nhận dạng mặt người
• Đặc trưng Haar Like
• Mô hình phân tầng Cascade
• Tự động phát hiện
• Hệ thống giám sát an ninh
• Bệ pan til
• Trích xuất đặc trưng Haar Like
• Trí tuệ nhân tạo
• Xe ô tô tự hành
• Hệ điều hành ROS
• Thuật toán CNN
• Điều hướng tự động
• Thuật toán Adaboost Cascaded
• luận văn mẫu
• đồ án tốt nghiệp
• nghệ thông tin
• phát hiện khuôn mặt
• dò tìm khuôn mặt
• mạng nơron nhân tạo