HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
45,727,551
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
50
1020111 - Đồ hoạ máy tính; xử lý ảnh; xử lý tín hiệu
BB
Nguyen Ngoc Trung, Le Duong Khang, Dao Van Minh, Ngo Viet Huy Hoang, Phong-Phu Le, Huynh Thanh Tung, Duy-Tuan Dao
Một phương pháp phát hiện vi phạm làn đường mạnh mẽ từ thị giác máy tính: một cách tiếp cận suy luận hình học-thời gian
A Robust Lane Violation Detection Method F-rom Mobile Vision: A Geometric-Temporal Reasoning Approach
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng
2026
3
108-115
1959-1531
Nghiên cứu này đề xuất một khuôn khổ mạnh mẽ để phát hiện vi phạm làn đường và nhận dạng biển số tự động sử dụng dữ liệu từ camera di động (dashcam), nhằm khắc phục những hạn chế của các hệ thống giám sát giao thông truyền thống và sự bất ổn hình học từ nguồn dữ liệu di động. Phương pháp được phát triển tích hợp UFLDv2 cho phân đoạn làn đường và YOLOv11 để định vị phương tiện, sau đó sử dụng OCR để trích xuất thông tin biển số. Điểm nổi bật là thuật toán suy luận hình học-thời gian mới, mô hình hóa sự giao cắt giữa đường cơ sở bánh sau của phương tiện và vạch kẻ đường. Thuật toán này được bổ sung bởi bộ lọc thời gian nhằm giảm thiểu nhiễu do rung động của camera. Các thử nghiệm được thực hiện trên 2.753 khung hình thu thập tại Đà Nẵng, Việt Nam, cho thấy phương pháp đạt độ chính xác 94%. Kết quả này vượt trội so với phương pháp cơ sở dựa trên hộp giới hạn thông thường, vốn dễ bị lỗi trong môi trường camera di động. Nghiên cứu khẳng định tính khả thi mạnh mẽ và tiềm năng ứng dụng thực tiễn của phương pháp đề xuất cho việc giám sát giao thông thông minh trong các môi trường đô thị năng động
Crowdsourced dashcam traffic surveillance offers a scalable al-ternative to fixed infrastructure but faces challenges with geometric instability. This paper presents a framework for automated lane violation detection and license plate recognition using mobile vision. The pipeline integrates UFLDv2 for lane segmentation and YOLOv11 for vehicle localization, followed by OCR for license extraction. A novel geometric-temporal reasoning algorithm models the intersection between the vehicle’s rear-wheel baseline and road markings, augmented by temporal filtering to minimize camera vibration noise. Experimental results on 2,753 frames f-rom Da Nang, Vietnam, demonstrate 94% accuracy. Outperforming the conventional bounding-box baseline, the proposed method demonstrates strong feasibility and practical potential for intelligent traffic monitoring in dynamic urban environments
TTKHCNQG, CVv 465
Xem toàn văn