Ứng dụng thuật toán Adaboost và Hog vào hệ thống trợ lái thông minh Adas để phát hiện, phân loại các phương tiện chuyển động

i

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN THỊ MAI

ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ADABOOST VÀ HOG VÀO HỆ THỐNG TRỢ LÁI

THÔNG MINH ADAS ĐỂ PHÁT HIỆN, PHÂN LOẠI

CÁC PHƯƠNG TIỆN CHUYỂN ĐỘNG

Luận văn thạc sỹ kỹ thuật điều khiển tự động hóa

Thái Nguyên - 2020

ii

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN THỊ MAI

ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ADABOOST VÀ HOG VÀO HỆ THỐNG TRỢ LÁI

THÔNG MINH ADAS ĐỂ PHÁT HIỆN, PHÂN LOẠI

CÁC PHƯƠNG TIỆN CHUYỂN ĐỘNG

Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số: 852 02 16

Luận văn thạc sỹ kỹ thuật điều khiển tự động hóa

Người hướng dẫn khoa học

TS. Lê Hùng Linh

Thái Nguyên - 2020

iii

LỜI CAM ĐOAN

Họ và tên: Nguyễn Thị Mai

Năm sinh: Ngày 09 tháng 06 năm 1992

Học viên lớp CĐK17A – KTĐK&TĐH,Trường Đại học Công nghệ

thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên.

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số

liệu nêu trong luận văn là trung thực. Những kết luận trong luận văn chưa

từng được công bố trong bất kỳ công trình nào. Mọi thông tin trích dẫn trong

luận văn đều chỉ rõ nguồn gốc.

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Mai

ii

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo TS Lê Hùng

Linh - người đã hướng dẫn, tận tình giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ

này.

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo ở Khoa công nghệ tự động

hóa trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã

đóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn.

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, các Khoa, Phòng chức năng

trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đã tạo

những điều kiện thuận lợi nhất về mọi mặt để tôi hoàn thành khóa học!

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Mai

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................i

MỤC LỤC...................................................................................................................ii

DANH SÁCH HÌNH VẼ ............................................................................................v

LỜI CẢM ƠN .............................................................................................................ii

LỜI MỞ ĐẦU.............................................................................................................1

Chương 1: KHÁI QUÁT CÔNG NGHỆ VÀ HỆ THỐNG TRỢ LÁI THÔNG

MINH ..........................................................................................................................3

1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRỢ LÁI THÔNG MINH...........................................3

1.2 HỆ THỐNG PHÁT HIỆN VÀ PHÂN LOẠI CÁC PHƯƠNG TIỆN DI ĐỘNG...........6

1.2.1 Phương pháp phát hiện dựa trên hình dạng ..........................................................7

1.2.2 Phương pháp phát hiện dựa trên máy học .............................................................9

1.3 NGUYÊN TẮC THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU CỦA HỆ THỐNG ADAS ...........9

1.3.1 Thuật toán học tập dựa trên AdaBoost ...............................................................11

1.3.2 Tính năng Haar-Like...........................................................................................12

1.3.3 Cấu trúc tầng để phát hiện nhanh đối tượng .......................................................13

1.3.4 Luồng phát hiện ..................................................................................................13

1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ..............................................................................................15

Chương 2: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH TRỢ LÁI THÔNG MINH .................................16

2.1 NGUYÊN TẮC KIỂM SOÁT DỮ LIỆU CỦA HỆ THỐNG.......................................16

2.2 PHẦN MỀM CHO HỆ THỐNG TRỢ LÁI THÔNG MINH........................................17

2.2.1 Tổng quan về visual studio 2010 ........................................................................17

2.2.2. Tổng quan về phần mềm mô phòng OpenCV ...................................................20

2.3. THUẬT TOÁN ADABOOST VÀ HOG......................................................................28

2.3.1. Thuật toán AdaBoost .........................................................................................28

2.3.2 Thuật toán HOG..................................................................................................38

2.4. MÔ HÌNH HỆ THỐNG TRỢ LÁI THÔNG MINH ĐƯỢC ĐỀ XUẤT .....................48

iv

2.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 .............................................................................................53

Chương 3: ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT VÀ SO SÁNH ..............................................54

3.1. YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG VÀ CẤU TRÚC CHƯƠNG TRÌNH...........................54

3.2. NGUYÊN TẮC VẬN HÀNH, THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG ..........54

3.3. CÁC KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM .................................................................................57

3.4. HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI........................................................................61

3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 .............................................................................................62

KẾT LUẬN VẦ KIÊN NGHỊ...................................................................................63

TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................64

v

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1.1. Tầm nhìn của một ô tô đang di chuyển trên đường ...................................3

Hình 1.2. Hệ thống camera lắp ở đầu xe.....................................................................4

Hình 1.3. Hệ thống cảnh báo mất tập trung ................................................................5

Hình 1.4. Các vị trí của một đề cử điểm ảnh cho tâm đối tượng [6] ..........................7

Hình 1.5. Nhân các góc gradient của một tam giác với 3 [6] .....................................8

Hình 1.6. Ví dụ về các tính năng Haar-like. Những tính năng đơn giản này tương tự

như Chức năng cơ sở Haar........................................................................................11

Hình 1.7. Vùng xác định trong điểm ảnh gốc ...........................................................12

Hình 1.8. Cấu trúc tầng của hệ thống........................................................................13

Hình 1.9. Bước nhảy của quá trình phát hiện vật [7]................................................14

Hình 2.1. Cấu trúc Visual Studio 2010 .....................................................................17

Hình 2.2. Thiết lập cấu hình......................................................................................18

Hình 2.3. Quá trình phát triển của OpenCV ............................................................21

Hình 2.4. Cấu trúc cơ sở của OpenCV ....................................................................22

Hình 2.5. Boosting ....................................................................................................30

Hình 2.6. Các khái niệm cơ bản được sử dụng trong phát hiện đối tượng AdaBoost

[8] ..............................................................................................................................33

Hình 2.7. Sơ lược về quy trình phân loại dựa trên AdaBoost [9]..........................36

Hình 2.8. Các giai đoạn của thuật toán [9]................................................................37

Hình 2.9. Ảnh input và hai đạo hàm của nó..............................................................39

Hình 2.10. Tổng quan về các bước trừ nền...............................................................43

Hình 2.11. Hình nền được tạo ra từ ảnh gốc .............................................................48