ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 19,465,836
NHẬN DẠNG BIỂN BÁO GIAO THÔNG BẰNG BỘ LỌC MÀU VÀ TỐI ƯU HÓA NHÓM HẠT
TRAFFIC SIGN RECOGNITION USING COLOR FILTERING AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
 Tác giả: Võ Minh Tiến, Huỳnh Hữu Hưng*
Đăng tại: Số 1(74).2014, Quyển 1; Trang: 131-135
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Cùng với sự phát triển của hệ thống hỗ trợ cho xe tự hành thì vấn đề tự động phát hiện và nhận dạng biển báo giao thông ngày càng trở nên quan trọng. Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng biển báo giao thông bằng cách áp dụng thuật toán tối ưu hóa nhóm hạt hợp lý hơn so với một số nghiên cứu tương tự, đồng thời kết hợp một số bước tiền xử lý giúp nâng cao hiệu quả nhận dạng. Đầu vào là các ảnh thu được từ camera gắn trên xe, các lần thu ảnh cách nhau một quãng thời gian ∆t giây. Lọc màu và phân đoạn ảnh được sử dụng để phát hiện vị trí biển báo. Sau đó các đối tượng được kiểm tra và phân loại (biển cấm, biển nguy hiểm, không phải biển báo) bằng cách so khớp hình dạng với các ảnh nhị phân biểu báo chuẩn. Cuối cùng, tối ưu hóa nhóm hạt được dùng để nhận dạng. Giải pháp này được thử nghiệm với hơn 60 biển báo, thu được kết quả có độ chính xác cao (độ chính xác trung bình 93.5%).
Từ khóa: biển báo giao thông; nhận dạng; màu sắc; lọc màu; hình dạng; tối ưu hóa nhóm hạt
Abstract:
With the development of autonomous Driver Support Systems, automatic detection and classification of traffic signs are becoming increasingly important. This paper presents a method of identifying traffic signs by applying the algorithm to optimize particle group more reasonable than some similar researchs, while incorporating some pre-processing steps to enhance effective identification. The input data are images that captured via a camera mounted on the car. The lapse between two consecutive receiving image is ∆t second(s). Color filter and image segmentation is used to detect the location of traffic signs. Filted color objects in input image was checked and classified (prohibition signs, warning signs, not signs) by matching binary shape template. Finally, particle swarm optimization is used to identify traffic sign. This solution was tested for two types of traffic signs (prohibition signs, warning signs) and obtained results are highly accurate (average recognition rate of 93.5%).
Key words: traffic sign; recognition; color; filtering; shape; particle swarm optimization

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 19,465,836