Đồ án tốt nghiệp - Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông và phát hiện lệch làn ĐSDYTPCJN

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 12.000đ

Tổng thanh toán:

12.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật máy tính - Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông và phát hiện lệch làn đường sử dụng YOLOv8 trên phần cứng JETSON NANO - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	3.27 MB
Số trang	99
Ngành	CNKT máy tính

Lượt xem	275
Ngày đăng	18/12/2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
HỆ ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DIỆN BIỂN
BÁO GIAO THÔNG VÀ PHÁT HIỆN LỆCH
LÀN ĐƯỜNG SỬ DỤNG YOLOv8 TRÊN
PHẦN CỨNG JETSON NANO
SVTH:

NGUYỄN VĂN THẢO
MSSV: 21119129
LÂM HOÀNG PHÚC
MSSV: 21119350

GVHD:

ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DIỆN
BIỂN BÁO GIAO THÔNG VÀ PHÁT HIỆN
LỆCH LÀN ĐƯỜNG SỬ DỤNG YOLOv8
TRÊN PHẦN CỨNG JETSON NANO
SVTH:

NGUYỄN VĂN THẢO
MSSV: 21119129
LÂM HOÀNG PHÚC
MSSV: 21119350

GVHD: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2025

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

Bộ Môn: KTMT - VT

***

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên Sinh viên: Nguyễn Văn Thảo

MSSV: 21119129

Lâm Hoàng Phúc

MSSV: 21119350

Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính

Lớp: 21119CL2A

Giáo viên hướng dẫn: ThS. Trương Quang Phúc
Ngày nhận đề tài:

Ngày nộp đề tài:

Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông và phát hiện lệch
làn đường sử dụng YOLOv8 trên phần cứng Jetson Nano.
1. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
− Kiến thức về ngôn ngữ lập trình python.
− Kiến thức Cơ sở và ứng dụng IoT, Hệ thống nhúng, Cơ sở và ứng dụng
AI.
2. Nội dung thực hiện đề tài:
− Tìm hiểu và nghiên cứu tổng quan lý thuyết về YOLO.
− Tìm hiểu về phần cứng Jetson Nano.
− Thu thập, xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình.
− Thực hiện kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh thông số mô hình.
− Viết báo cáo và hoàn thiện mô hình.
3. Sản phẩm:
− Mô hình hệ thống nhận diện biển báo giao thông và phát hiện lệch làn
đường sử dụng YOLOv8 trên phần cứng Jetson Nano.
− Quyển báo cáo đồ án.
TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng 6 năm 2025

TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

i

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

Bộ Môn: KTMT - VT

***

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

MSSV: 21119129

Lâm Hoàng Phúc

MSSV: 21119350

Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính
Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận diện biển báo giao thông và phát hiện lệch
làn đường sử dụng YOLOv8 trên phần cứng Jetson Nano.
Giáo viên hướng dẫn: ThS. Trương Quang Phúc
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thự
...

...
). Object Detection Non-Maximum Suppression,
[Online]. Available: https://kikaben.com/object-detection-non-maximumsuppression/ [Accessed: May 30, 2025].

[24]

Toanphan. (2023, Apr. 30). Tìm hiểu mô hình YOLO từ quá khứ tới hiện tại,
[Online].Available:https://tuhoclaptrinhsite.wordpress.com/2023/04/30/tim
-hieu-mo-hinh-yolo-tu-qua-khu-toi-hien-tai/ [Accessed: May 30, 2025].

[25]

Z. Keita, YOLO Object Detection Explained, DataCamp, Sep. 28, 2024.
[Online].Available: https://www.datacamp.com/blog/yolo-object-detectionexplained [Accessed: May 30, 2025].

[26]

J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, You Only Look Once:
Unified, Real-Time Object Detection, arXiv preprint arXiv:1506.02640,
2015. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1506.02640

[27]

Anonymous, Báo cáo lý thuyết nội dung cấu trúc và ứng dụng mạng
YOLO,123docz.com,[Online].Available:https://123docz.com/document/9
160300-bao-cao-ly-thuyet-noi-dung-cau-truc-va-ung-dung-mang-yolo.htm

[28]

J. Solawetz, What is an Anchor Box, Roboflow Blog, Jul. 13, 2020.
[Online].

Available:

https://blog.roboflow.com/what-is-an-anchor-box/

[Accessed: May 30, 2025].
[29]

Ultralytics, YOLOv8 Documentation, 2023. [Online]. Available:
https://docs.ultralytics.com/vi/models/yolov8/ [Accessed: May 30, 2025].

[30]

M. A. Author et al., Title of article, Sensors, vol. 23, no. 15, Art. no. 6701,
2023. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/1424-8220/23/15/6701

80

[31]

A. Milsina, YOLOv8 architecture explained, Medium, 2023. [Online].
Available:https://abintimilsina.medium.com/yolov8-architectureexplained-a5e90a560ce5

[32]

Ultralytics, YOLOv8 Documentation, 2023. [Online]. Available:
https://docs.ultralytics.com/. [Accessed: May 29, 2025].

[33]

M. Tan, R. Pang, and Q. V. Le, EfficientDet: Scalable and Efficient Object
Detection, in Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 2020, pp. 10781–10790.

[34]

J. Linfeng, Z. Peidong, B. Ting, và Y. Haoyong, YOLO-CCA: A ContextBased Approach for Traffic Sign Detection, IEEE Transactions on
Intelligent Transportation Systems, vol. xx, no. xx, pp. xx-xx, năm 20xx.

[35]

Ultralytics,

YOLOv8 Performance Metrics, [Online]. Available:

https://docs.ultralytics.com/vi/models/yolov8/#performance-metrics
[Accessed: May 30, 2025].

81

PHỤ LỤC
Video demo, Source code:
https://drive.google.com/drive/folders/1R0V7VdEkQtH2rAVWFEWE8cCL97Nimrb?usp=drive_link

82