Trong tháng Chín vừa qua, Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - JSTIC chấp nhận đăng bài báo khoa học “Phân loại phương tiện giao thông Việt Nam trong không ảnh” của Trịnh Thị Thanh Trúc (sinh viên năm thứ hai, ngành Hệ thống thông tin, trường ĐH Công nghệ thông tin, ĐHQG TP. HCM).
Thanh Trúc cho biết, ý tưởng dự án “Phân loại phương tiện giao thông Việt Nam trong không ảnh” đến từ một thử nghiệm trong đề tài “Phân tích giao thông từ không ảnh” của nhóm nghiên cứu UIT-Together, trường ĐH Công nghệ thông tin, ĐHQG TP. HCM. Với thực trạng giao thông đô thị Việt Nam đang gặp rất nhiều vấn đề bức thiết như: mật độ tham gia giao thông dày đặc, cơ sở hạ tầng chưa đáp ứng được lưu lượng phương tiện, thì việc đưa ra các phương án bao quát mang tính ổn định lâu dài luôn nhận được rất nhiều sự quan tâm.
Qua tìm hiểu, Thanh Trúc thấy được tiềm năng của các thiết bị không người lái đối với giải pháp cho những hạn chế của giao thông Việt Nam. Trong đó, việc tận dụng các hình ảnh được cung cấp từ trên không đem đến cái nhìn toàn cảnh hiện trạng giao thông, nhằm hỗ trợ cho các hệ thống phân tích, giám sát giao thông.
Dự án nghiên cứu được thực hiện trong khoảng sáu tháng, tính từ tháng 2/2021. Thanh Trúc chia sẻ: “Trong suốt quá trình nghiên cứu, mình phải thực nghiệm nhiều lần. Có những thử nghiệm sai phải sửa đi sửa lại khiến mình cảm thấy chán nản, mệt mỏi”. Với cô, khó khăn lớn nhất là giai đoạn viết bài báo khoa học. Vì đây là một công việc đòi hỏi sự chính xác, rõ ràng, chỉn chu về số liệu và cả sự súc tích, chuẩn mực trong việc sử dụng ngôn từ.
Tuy nhiên, trong suốt khoảng thời gian thực hiện dự án, Trúc luôn nhận được sự định hướng, động viên của ThS Võ Duy Nguyên cũng như sự hỗ trợ hết mình của các thành viên trong nhóm UIT-Together. Trúc bộc bạch: “Mình thấy rất may mắn khi được thầy hướng dẫn, chỉ bảo những kiến thức căn bản trong lĩnh vực nghiên cứu và cả những kỹ năng làm việc hiệu quả. Ngoài ra, các anh, chị trong nhóm luôn góp ý thẳng thắn, nhiệt tình bàn luận và giải thích những vấn đề mình còn vướng mắc…”.
Chia sẻ về cách thu thập dữ liệu cho dự án, Thanh Trúc cho biết: “Để xây dựng bộ dữ liệu đi sát thực tế phản ánh chân thật tình hình giao thông Việt Nam, dự án sử dụng thiết bị DJI Mavic Mini 2 (một thiết bị bay có trang bị camera) nhằm thu thập hình ảnh các phương tiện giao thông ở nhiều vị trí, khung giờ, độ cao, góc quay khác nhau”.
Dữ liệu quay được lưu trên thẻ nhớ gắn trên drone dưới dạng video chất lượng cao. “Để thu thập được những hình ảnh đạt chất lượng cao, chúng mình cắt video ra thành nhiều khung hình (frame). Những khung hình không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ. Với mỗi khung hình, chúng mình sẽ dùng phần mềm để xác định vị trí của xe và gán nhãn cho các loại phương tiện: car, van, truck, bus. Để phục vụ bài toán phân loại, mỗi phương tiện giao thông sẽ được lưu thành một ảnh. Tất cả các ảnh cùng loại sẽ để vào cùng thư mục”, Thanh Trúc nói.
Việc phân loại các loại phương tiện giao thông là một mắt xích trong công cuộc phát triển giao thông của nước ta. Phân lớp các phương tiện giao thông là bài toán cơ sở cho phát hiện, theo vết, ước lượng mật độ giao thông góp phần hỗ trợ việc phân luồng xe, điều phối giao thông một cách dễ dàng hơn.
Thanh Trúc bày tỏ: “Khi kết quả nghiên cứu được công nhận bởi Hội đồng khoa học của Tạp chí uy tín, mình rất hạnh phúc, tự hào. Vì đây là sự công nhận cho đóng góp trong dự án nhỏ của mình, giúp mình có thêm động lực theo đuổi ước mơ nghiên cứu khoa học”.
Tuy nhiên, việc đưa dự án này vào thực tế cần thêm thời gian cũng như nhiều công bố khoa học quốc tế uy tín (ISI, SCIE) để khẳng định độ tin cậy của nghiên cứu. Sắp tới, Trúc sẽ tiếp tục thử nghiệm để nâng cao kết quả, đồng thời mở rộng sang bài toán “phát hiện phương tiện giao thông từ không ảnh” và thu thập thêm nhiều dữ liệu nhằm đưa ra được giải pháp tối ưu nhất cho vấn đề giao thông quốc gia.
Nguồn: Theo Phương Anh - Thu Thảo, Sinh viên Việt Nam
Mọi thông tin chi tiết xe tại: https://bom.to/Myzfj0
