Đồ án tốt nghiệp - Hệ thống nhận dạng và định vị hư hỏng mặt đường

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 52.000đ

Tổng thanh toán:

52.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật máy tính - Hệ thống nhận dạng và định vị hư hỏng mặt đường - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	7.88 MB
Số trang	86
Ngành	CNKT máy tính

Lượt xem	11
Ngày đăng	06/02/2026

TRƯỜNGtĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
--

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

HỆ THÔNG NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ
HƯ HỎNG MẶT ĐƯỜNG
SVTH: ĐỖ ĐÌNH NAM MSSV: 18119096
LÊ HOÀI NAM MSSV: 18119097

TP. HỒ CHÍ MINH – 07/2022

TRƯỜNGtĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
--

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

HỆ THÔNG NHẬN DẠNG VÀ ĐỊNH VỊ
HƯ HỎNG MẶT ĐƯỜNG
SVTH: ĐỖ ĐÌNH NAM MSSV: 18119096
LÊ HOÀI NAM MSSV: 18119097

GVHD: PGS. TS PHAN VĂN CA

TP. HỒ CHÍ MINH – 07/2022

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

TP. Hồ Chí Minh, ngày

tháng 7 năm 2022

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên:
Đỗ Đình Nam

MSSV: 18119096

Lê Hoài Nam

MSSV: 18119097

Ngành: Công nghệ kỹ thuật Máy tính

Lớp: 18119CL0B

Giảng viên hướng dẫn: PSG.TS Phan Văn Ca
Ngày nhận đề tài: 17/03/2022

Ngày nộp đề tài:…………

1. Tên đề tài: Hệ thống nhận diện và định vị hư hỏng mặt đường.
2. Các thông tin về mạng tích chập, yolov5, mô hình phát hiện và nhận diện vật
thể.
3. Nghiên cứu hoạt động của mô hình phát hiện, nhận diện và định vị các hư hỏng
mặt đường sử dụng thuật toán YOLOv5 trên nền tảng phần cứng Raspberry Pi 4.
Mô hình có thể phát hiện được các các vết hư hỏng mặt đường trên mặt đường và
tiến hành gửi định vị và hình ảnh của các vết hư hỏng mặt đường lên hệ thống lưu
trữ dữ liệu và tiến hành truy xuất và biểu thị trên giao diện app điện thoại đến
người dùng.
4. Sản phẩm: Mô hình chạy trên phần cứng Raspberry Pi 4 và thiết bị di động.

TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

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

TP. Hồ Chí Minh, ngày

tháng 7 năm 2022

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên:

Đỗ Đình Nam

MSSV: 18119096

Lê Hoài Nam

MSSV: 18119097

Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính.
Tên đề tài: Hệ thống nhận diện và định vị hư hỏng mặt đường
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: PSG.TS Phan Văn Ca
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
...................................................................................................................................
...................................................................................................................................
2. Ư
...

...
Deep Learning for Computer Vision with Python, September
2017.

NĂMtHỌC: 2021t–t2022

Trang 65

ĐỒ ÁN TỐTtNGHIỆP

GVHD: PGS.TS PHAN VĂN CA

[17] M. ELGENDY, Deep Learning for Vision Systems, the United States of
America.
[18] Pytorch,

PYTORCH

DOCUMENTATION,

[Online].

Available:

https://pytorch.org/docs/stable/index.html#pytorch-documentation.
[19] Renjie Xu , Haifeng Lin, Kangjie Lu, Lin Cao and Yunfei Liu, A Forest Fire
Detection System Based on Ensemble Learning, Forests, pp. 4-5, 2021.
[20] Wang, K. Liew, J.H. Zou, Y. Zhou, D. Feng, J, Panet: Few-shot image
semantic segmentation with prototype alignment, In Proceedings of the IEEE
International Conference on Computer Vision (ICCV 2019), Seoul, Korea, pp.
9197-9206, 20–26 October 2019.
[21] C.-Y. W. a. partner, CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning
Capability of CNN, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR 2020), Washington, DC, USA, pp. 390-391,
14–19 June 2020.

NĂMtHỌC: 2021t–t2022

Trang 66

ĐỒ ÁN TỐTtNGHIỆP

GVHD: PGS.TS PHAN VĂN CA

NĂMtHỌC: 2021t–t2022

Trang 67

ĐỒ ÁN TỐTtNGHIỆP

GVHD: PGS.TS PHAN VĂN CA

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Độc lập – Tự Do – Hạnh phúc

KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

Tp. HCM, ngày 14 tháng 8 năm 2022
BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH: CNKT MÁY TÍNH
1.

Tên đề tài: Hệ thống nhận dạng và định vị hư hỏng mặt đường

2.

Tên sinh viên: Đỗ Đình Nam

MSSV: 18119096

Tên sinh viên: Lê Hoài Nam

MSSV: 18119097

3.

GVHD: PGS. TS Phan Văn Ca

4.

Hội đồng bảo vệ HĐ1, phòng A2-401, ngày 06 tháng 08 năm 2022

5.

Giải trình chỉnh sửa báo cáo đồ án tốt nghiệp:

TT
1

Nội dung góp ý của Hội đồng

Kết quả chỉnh sửa, bổ sung

Ghi chú

Chỉnh sửa lỗi chỉnh tả và lưu đồ Đã chỉnh sửa lỗi chỉnh tả và lưu đồ
giải thuật

ở hình 3.2, 3.3 và 3.4

Chỉnh sửa phần 3.3.5 cho trùng Đã gộp phần “3.3.5.2 Phân chia dữ
2

khớp với sự mô tả giữa các hình liệu” vào phần “3.3.5.1 Chuẩn bị dữ
trong ĐATN

3

4

liệu”.

Giải thích kết quả hình ảnh ở Đã chỉnh sửa lại câu văn và giải
chương 4 rõ ràng hơn

thích kết quả dễ hiểu hơn

Đánh giá độ chỉnh xác, tin cậy Đã thêm phần đánh giá kết quả hệ
của hệ thống

Xác nhận của trưởng
ngành

thống ở phần 3.3.5.3

Xác nhận của GVHD
(Ký họ và tên)

Nhóm thực hiện báo cáo
(Ký họ và tên)

(Ký họ và tên)

NĂMtHỌC: 2021t–t2022

Trang 68