TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

HIỂU BIẾT CẢNH QUANG CHO HỆ THỐNG
HỖ TRỢ LÁI TRONG MÔI TRƯỜNG ĐÔ THỊ
SỬ DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH
PHAN ĐOÀN TIẾN BÌNH – 12151133
LÊ ĐÌNH DŨ
– 12151127
HUỲNH PHÚC THỊNH
– 12151150
Khóa:
2012
Ngành: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN
VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
GVHD: TS. LÊ MỸ HÀ
SVTH:

TP. Hồ Chí Minh - tháng 07 năm 2016

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
*******

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Họ và tên sinh viên:
MSSV:
- Phan Đoàn Tiến Bình
- 12151133
- Lê Đình Dũ
- 12151127
- Huỳnh Phúc Thịnh
- 12151150
Ngành: CNKT Điều khiển và Tự động hóa
Lớp: 12151CLC
GVHD: TS Lê Mỹ Hà
ĐT: 0938.811.201
Ngày nhận đề tài:
Ngày nộp đề tài:

1. Tên đề tài: Hiểu biết cảnh quan cho hệ thống hỗ tự lái trong môi trường
đô thị sử dụng thị giác máy tính.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu: Tập dữ liệu huấn luyện gồm 16.000 ảnh thu
thập từ điện thoại di động có độ phân giải là 8 megapixel và 23 megapixel.
Hệ thống được xây dựng với phần mềm Matlab 2015b trên máy tính xách
tay có chíp xử lý Intel Core i5-RAM 8G và Core i3-RAM 4G.
3. Nội dung thực hiện đề tài:
- Thu thập dữ liệu.
- Xây dựng, huấn luyện bộ phân loại xếp tầng cho hệ thống phát hiện
đối tượng.
- Đánh giá kết quả đạt được. Kết luận.
4. Sản phẩm:
- Phần mềm phát hiện đối tượng.
- Quyển báo cáo.

TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

i

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên:
MSSV:
- Phan Đoàn Tiến Bình
- 12151133
- Lê Đình Dũ
- 12151127
- Huỳnh Phúc Thịnh
- 12151150
Ngành: CNKT Điều khiển và tự động hóa
Tên đề tài: Hiểu biết cảnh quan cho hệ thống hỗ tự lái trong môi trường đô
thị sử dụng thị giác máy tính.
GVHD: TS. Lê Mỹ Hà
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài và khối lượng thực hiện: ...............................................
...........................................................................................................................
...........................................................................................................................
...........................................................................................................................
.......................................................................................................................
2. Ưu điểm: ................................................................................
...

...
Pisarevsky, “Empirical Analysis of
Detection Cascade of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection”,
In MRL Technical Report, 2002.
[11] T. Ojala and M. Pietikainen, “Multiresolution Gray-Scale and Rotation
Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns”, IEEE
Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002.

36

PHỤC LỤC
Code Matlab
1. Khởi tạo cơ sở dữ liệu và huấn luyện bộ phân loại
clear all clc
load(data.mat)
imDir1 = fullfile(E:\\3\\data2\\data_from_frame)
addpath(imDir1)
imDir2 = fullfile(E:\\3\\data2\\pos_crop)
addpath(imDir2)
imDir3 = fullfile(E:\\3\\data2\\pos_crop_2)
addpath(imDir3)
imDir4 = fullfile(E:\\3\\data2\\pos_crop_flip)
addpath(imDir4)
imDir5 = fullfile(E:\\3\\data2\\pos_crop_flip_2)
addpath(imDir5)
negativeFolder = fullfile(E:\\3\\data2\\neg_test) %3 and 4 (Human_test_1)
negativeFolder = fullfile(E:\\3\\neg) %1 and 2 (Human_test_1)
trainCascadeObjectDetector(Human_test_1_7.xml,data,negativeFolder,False
AlarmRate,0.01,NumCascadeStages,15)%more possitive (data flip 2)
detector3 = vision.CascadeObjectDetector(Human_test_1_7.xml)
img = imread(22.jpg)
bbox = step(detector3,img)
detectedImg =
ObjectAnnotation(img,rectangle,bbox,human,lineWidth,2)
figure
imshow(detectedImg)
2. Đặt tên ảnh huấn luyện
a =E:\\3\\New folder
A =dir( fullfile(a, *.jpg) )
fileNames = { A.name }
for iFile = 1 : numel( A )
newName = fullfile(a, sprintf( new_neg_%04d.jpg, iFile ) )
movefile( fullfile(a, fileNames{ iFile }), newName )
end
3. Cắt khung ảnh từ video
a=VideoReader(MOV_1010.mp4)
for img = 1:12:a.NumberOfFrames
filename=sprintf(frame_%04d.jpg, img )

37

b = read(a, img)
imwrite(b,filename)
end
4. Tổng hợp
clear all clc
%Read video
a=VideoReader(MOV_0953.mp4)
%Load XML file
detector1 = vision.CascadeObjectDetector(Human_test_1_6.xml)
%To write Video File
VideoObj = VideoWriter(test_0953_6.avi)
%Number of Frames per Second
VideoObj.FrameRate = 27
%Define the Video Quality [ 0 to 100 ]
VideoObj.Quality = 50
%Open the File _video01.avi
open(VideoObj)
for k = 1:a.NumberOfFrames
ilename=sprintf( frame_%04d.jpg, k )
b = read(a, k)%%get frame
bbox = step(detector1,b)
img = ObjectAnnotation(b,rectangle,bbox,human,lineWidth,2)
imshow(img) %%show frame one by one Convert Image to movie
Frame
frame = im2frame(img)
%Write a frame
writeVideo(VideoObj, frame)
%imwrite(b,filename) %%save frame
end
close(VideoObj)

38