TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

TỐI ƯU HÓA DỮ LIỆU ĐẦU VÀO VÀ CẢI TIẾN TÍNH
ỔN ĐỊNH CHO XE TỰ HÀNH

SVTH: TRƯƠNG ĐÌNH PHÚC
MSSV: 16145599
SVTH: PHẠM HÀ VĨ
MSSV: 16145577
GVHD: Th.S NGUYỄN THÀNH TUYÊN

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 1 năm 2021

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Ô tô

Tên đề tài:

TỐI ƯU HÓA DỮ LIỆU ĐẦU VÀO VÀ CẢI TIẾN TÍNH
ỔN ĐỊNH CHO XE TỰ HÀNH

SVTH: TRƯƠNG ĐÌNH PHÚC
MSSV: 16145599
SVTH: PHẠM HÀ VĨ
MSSV: 16145577
GVHD: Th.S NGUYỄN THÀNH TUYÊN

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 1 năm 2021

TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

TP. Hồ Chí Minh, ngày ….. tháng ..… năm ……

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên:

1. Trương Đình Phúc

MSSV: 16145599

(E-mail: [email protected]
2. Phạm Hà Vĩ

Điện thoại:0354502227)

MSSV: 16145577

(E-mail: [email protected]

Lớp: 161452A

Lớp: 161451B

Điện thoại:0338785311 )

Ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Ô Tô
Khóa: 2016
1. Tên đề tài
Tối ưu hóa dữ liệu đầu vào và cải tiến tính ổn định cho xe tự hành
2. Nhiệm vụ đề tài
- Giảm được số lượng ảnh cần để traning
- Tăng tính ổn định ở phần cứng cho xe
- Tăng tỉ lệ thành công khi vận hành
- Vận hành xe đi xa hơn (xung quanh khuôn viên khoa)
- Xây dựng được thuật toán CNN cho việc traning model
3. Sản phẩm của đề tài
-

1 cuốn thuyết minh đề tài

-

1 file thuyết minh đề tài

-

1 mô hình xe thực hiện đề tài

4. Ngày giao nhiệm vụ đề tài: - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 5. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - TRƯỞNG BỘ MÔN

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC
Bộ môn Điện - Điện tử

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

PHIẾU NHẬN XÉT ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
(Dành cho giảng viên hướng dẫn)
Họ và tên sinh viên: Trương Đình Phúc MSSV: 16145599
Họ và tên sinh viên: Phạm Hà Vĩ

MSSV: 16145577

Tên đề tài: Tối ưu hóa dữ kiệu đầu vào và cải thiện tính ổn định cho xe tự hành
Ngành đào tạo: Công nghệ Kỹ Thuật Ô Tô
Họ và tên GV hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thành Tuyên
Ý KIẾN NHẬN XÉT
1. Nhận xét về tinh thần thái độ làm việc của sinh viên (không đánh máy)
………………………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………
...

...
limit (70km/h),
6:Speed limit (80km/h),
7:End of speed limit (80km/h),
8:Speed limit (100km/h),
9:Speed limit (120km/h),
10:No passing,
11:No passing veh over 3.5 tons,
12:Right-of-way at intersection,
13:Priority road,
14:Yield,
15:Stop,
16:No vehicles,
17:Veh 3.5 tons prohibited,
18:No entry,
19:General caution,
20:Dangerous curve left,
21:Dangerous curve right,
22:Double curve,
23:Bumpy road,
24:Slippery road,
25:Road narrows on the right,
26:Road work,
27:Traffic signals,
28:Pedestrians,
29:Children crossing,

122

30:Bicycles crossing,
31:Beware of ice/snow,
32:Wild animals crossing,
33:End speed + passing limits,
34:Turn right ahead,
35:Turn left ahead,
36:Ahead only,
37:Go straight or right,
38:Go straight or left,
39:Keep right,
40:Keep left,
41:Roundabout mandatory,
42:End of no passing,
43:End no passing veh 3.5 tons }
#initialise GUI
top=tk.Tk()
top.geometry(800x600)
top.title(Traffic sign classification)
top.configure(background=#CDCDCD)
label=Label(top,background=#CDCDCD, font=(arial,15,bold))
sign_image = Label(top)
def classify(file_path):
global label_packed
image = Image.open(file_path)
image = image.resize((30,30))
image = numpy.expand_dims(image, axis=0)
image = numpy.array(image)
pred = model.predict_classes(image)[0]
sign = classes[pred+1]
print(sign)
label.configure(foreground=#011638, text=sign)
def show_classify_button(file_path):
classify_b=Button(top,text=Classify Image,command=lambda:
classify(file_path),padx=10,pady=5)
classify_b.configure(background=#364156, foreground=white,font=(arial,10,bold))
classify_b.place(relx=0.79,rely=0.46)
def upload_image():

123

try:
file_path=filedialog.askopenfilename()
uploaded=Image.open(file_path)
uploaded.thumbnail(((top.winfo_width()/2.25),(top.winfo_height()/2.25)))
im=ImageTk.PhotoImage(uploaded)
sign_image.configure(image=im)
sign_image.image=im
label.configure(text=)
show_classify_button(file_path)
except:
pass
upload=Button(top,text=Upload an image,command=upload_image,padx=10,pady=5)
upload.configure(background=#364156, foreground=white,font=(arial,10,bold))
upload.pack(side=BOTTOM,pady=50)
sign_image.pack(side=BOTTOM,expand=True)
label.pack(side=BOTTOM,expand=True)
heading = Label(top, text=Know Your Traffic Sign,pady=20, font=(arial,20,bold))
heading.configure(background=#CDCDCD,foreground=#364156)
heading.pack()
top.mainloop()

124