PHÂN LOẠI PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG VIỆT NAM TRONG KHÔNG ẢNH

Abstract

Với thực trạng giao thông đô thị Việt Nam đang gặp rất nhiều vấn đề bức thiết như: mật độ tham gia giao thông dày đặc, cơ sở hạ tầng chưa đáp ứng được lưu lượng phương tiện, thì việc đưa ra các phương án bao quát mang tính ổn định về lâu về dài luôn nhận được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồng. Trong đó, các ứng dụng về công nghệ thông tin luôn được xem là một trong những giải pháp được ưu tiên hàng đầu vì những lợi thế về chi phí, thời gian cũng như độ chính xác mà nó đạt được. Nhận thấy tính thời sự của vấn đề trên, nhóm chúng tôi tiến hành nghiên cứu và khảo sát các phương pháp máy học để phân lớp phương tiện giao thông trong không ảnh, mặt khác, chúng tôi cũng xây dựng một bộ dữ liệu UIT-CVID21 (Classifying Vehicle In Image From Drone)  gồm 10K ảnh, cho 4 lớp đối tượng  bus, car, truck, van phản ánh với tình hình giao thông Việt Nam nhằm tạo ra những tiền đề trên cơ sở thực nghiệm cho các nghiên cứu về sau trong ứng dụng quản lý lưu lượng phương tiện giao thông, phân luồng giao thông, khắc phục ùn tắc.