[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Xây
dựng chương trình phát hiện và nhận dạng một số biển báo giao thông đường bộ nguy
hiểm tại Việt Nam
MỤC
LỤC
DANH
MỤC VIẾT TẮT
DANH
MỤC BẢNG VÀ HÌNH
PHẦN
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG
1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIỂN BÁO GIAO THÔNG VÀ NỀN TẢNG
OPENCV
1.1.
Các phương pháp phát hiện biển báo giao thông.
1.1.1.
Phương pháp phát hiện dựa trên màu sắc
1.1.2.
Phương pháp phát hiện dựa trên hình dạng
1.1.3.
Phương pháp phát hiện dựa trên máy học
1.2.
Giới thiệu thư viện mã nguồn mở OpenCV
1.2.1.
Lịch sử OpenCV
1.2.2.
Kiến trúc của OpenCV
1.3.
Tiểu kết
CHƯƠNG
2: GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG
2.1.
Khái quát phương pháp nhận dạng biển báo giao thông sử dụng trong đề tài.
2.2.
Xác định vùng đặc trưng chứa biển báo giao thông
2.2.1.
Đặc trưng Haar-like
2.2.2.
Thuật toán tăng tốc Adaboost
2.2.2.1.
Tiếp cận Boosting
2.2.2.2.
AdaBoost
2.3.
Giới thiệu phương pháp phân tích thành phần chính (Principle Component
Analysis_PCA).
2.3.1.
Giới thiệu
2.3.2.
Thuật toán PCA
2.4.
Nhận dạng biển báo dùng bộ phân lớp Support Vector Machine (SVM)
2.4.1.
Phân lớp tuyến tính (Linear classifier)
2.4.2.
Phân lớp phi tuyến (Nonlinear classifier)
2.5.
Tiểu kết
CHƯƠNG
3: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH
3.1.
Chức năng của chương trình
3.2.
Xây dựng chương trình
3.2.1.
Xây dựng cơ sở dữ liệu ảnh biển báo
3.2.1.1.
Nguồn ảnh
3.2.1.2.
Phân loại ảnh
3.2.2.
Huấn luyện phát hiện biển báo trong ảnh
3.2.2.1.
Chuẩn bị dữ liệu
3.2.2.2.
Lấy mẫu dữ liệu huấn luyện
3.2.2.3.
Huấn luyện máy học (Machine Learning)
3.2.3.
Huấn luyện nhận dạng biển báo
3.2.4.
Chương trình nhận dạng.
3.2.4.1.
Sơ đồ hoạt động của chương trình
3.2.4.2.
Giao diện và cách sử dụng
3.3.
Tiểu kết
CHƯƠNG
4: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CHƯƠNG TRÌNH
4.1.
Đánh giá kết quả.
4.1.1.
Các môi trường thử nghiệm đánh giá
4.1.2.
Đánh giá các sai số
4.2.
Ưu và nhược điểm của chương trình
4.2.1.
Ưu điểm
4.2.2.
Nhược điểm
4.3.
Tiểu kết
PHẦN
KẾT LUẬN
TÀI
LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
