THIẾT KẾ HỆ THỐNG CẢNH BÁO TẮC NGHẼN TRONG GIAO THÔNG ĐÔ THỊ SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2025.585Từ khóa:
YOLOv8, deepSORT, Telegram, opencv, cảnh báo tắc nghẽn giao thôngTóm tắt
Bài báo đề xuất thiết kế một hệ thống cảnh báo tắc nghẽn giao thông trong đô thị, nhằm cảnh báo trực tiếp tới các tài xế. Phương pháp bao gồm việc phát hiện các phương tiện bằng model YOLOv8 và theo dõi chúng bằng model deepSORT để đánh ID cho từng đối tượng. Từ đó, tính toán mật độ lưu lượng xe và vận tốc di chuyển trung bình. Hệ thống sử dụng các thông số này và kết quả thực nghiệm để xác định ngưỡng cảnh báo, sau đó thông báo tình trạng giao thông qua ứng dụng chat Telegram. Hệ thống đạt độ chính xác cao và có thể mở rộng để cung cấp thông tin giao thông chi tiết và điều tiết tín hiệu đèn giao thông.
Tài liệu tham khảo
[1]. Faisal, M. M. (n.d.). YOLOv8- DeepSORT-Object-Tracking [GitHub repository]. GitHub. https://github. com/MuhammadMoinFaisal/ YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
[2]. King, R. (2023). Brief summary of YOLOv8 model structure. GitHub. ht t ps: / / gi t hub.c om / ul t ra l yt i c s/ ultralytics/issues/189
[3]. Lei, X., Qing, W., Xiumin, C., Jun, W., & Ping, C. (2008). Traffic jam detection based on corner feature of background scene in video-based ITS. In Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (pp. 614-619). IEEE. https://doi. org/10.1109/ICNSC.2008.4525291
[4]. Mansour, A., & Rizk, M. R. M. (2019). Towards traffic congestion- free through intelligent traffic control system. In 2019 7th International Japan-Africa Conference on Electronics, Communications, and Computations (JACECC) (pp. 5-8). IEEE.. https://doi.org/10.1109/ JACECC49297.2019.9051234
[5] Pan, X., Guo, Y., & Men, A. (2010).
Traffic surveillance system for vehicle flow detection. In 2010 Second International Conference on Computer Modeling and Simulation (Vol. 1, pp. 314-318). IEEE. https://doi. org/10.1109/ICCMS.2010.266
[6]. Pereira, R., Carvalho, G., Garrote, L., & Nunes, U. J. (2022). SORT and DeepSORT based multi-object tracking for mobile robotics: Evaluation with new data association metrics. Applied Sciences, 12(3), Article 3. https://doi. org/10.3390/app12031061
[7]. Sandhya, K. S., & Karthikeyan, B. (2017). Automatic traffic diversion system using traffic signals. In 2017 International Conference on Nextgen Electronic Technologies: Silicon to Software (ICNETS2) (pp. 131- 136). IEEE. https://doi.org/10.1109/ ICNETS2.2017.8067940
[8]. Sun, F., Dubey, A., & White, J. (2017). DxNAT deep neural networks for explaining non-recurring traffic congestion. In 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 2141-2150). IEEE. https://doi. org/10.1109/BigData.2017.8258171
[9]. Wang, Z., Lu, M., Yuan, X., Zhang, J., & Van De Wetering, H. (2013). Visual traffic jam analysis based on trajectory data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12), 2159-2168. https://doi. org/10.1109/TVCG.2013.228
