Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/290
Nhan đề: Ứng dụng học sâu trong nhận dạng lỗi vi phạm giao thông qua camera
Nhan đề khác: Deep learning application in traffic violation detection through camera
Tác giả: Lê, Minh Tuấn
Từ khoá: Khoa học Máy tính;Học sâu;Mạng tích chập
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại học Bách khoa - Đà Nẵng
Tóm tắt: 
Hệ thống nhận dạng lỗi vi phạm giao thông qua camera là thành phần quan trọng
của hệ thống giao thông thông minh với các ứng dụng dựa trên công nghệ thị giác máy tính,
cung cấp các chức năng cần thiết nhằm giảm áp lực cho công tác quản lý, điều hành và giám
sát giao thông ở các đô thị hiện đại. Những năm gần đây, sự phát triển của các kỹ thuật học
sâu đã mang lại những thay đổi căn bản trong lĩnh vực xử lý ảnh và nhận dạng đối tượng.
Trong phạm vi luận văn này, tác giả đề xuất giải pháp xây dựng ứng dụng nhận diện lỗi vi
phạm giao thông dựa trên mạng YOLOv4 và mạng nơ-ron tích chập CNN để phát hiện đối
tượng và xác định biển kiểm soát phương tiện trong hình ảnh. Thông qua thuật toán theo dõi
IoU Tracker, thông tin về vị trí phương tiện được sử dụng để xác định hành vi vi phạm. Ứng
dụng đề xuất được thử nghiệm trên dữ liệu video của hệ thống camera giám sát giao thông
thành phố Đà Nẵng cho ra kết quả khả quan với độ chính xác cao trong phát hiện vi phạm.
Mô tả: 
LV. Mã số: 8480101; 80 tr
Định danh: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/290
Bộ sưu tập: LV.Khoa học máy tính

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
4.LV.134060.LEMINHTUAN.TT.pdfTóm tắt1.16 MBAdobe PDFHình minh họa
4.LV.134060.LEMINHTUAN.TV.pdfToàn văn4.76 MBAdobe PDFHình minh họa
Hiển thị đầy đủ biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Lượt xem 10

24
đã cập nhật vào 27-06-2025

Lượt tải xuống 10

19
đã cập nhật vào 27-06-2025

Google Scholar TM

Kiểm tra...


Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.