Bài báo: “Distributed Real-time Vehicle Speed Estimation System for Vietnam Traffic Management”
Link bài báo: https://drive.google.com/drive/folders/1U4pfIkZvDOD3rLXZkW9QOvQXZetUPL3i
Sinh viên thực hiện:
• Võ Trần Đại – 19521308 - KHDL 2019: Tác giả chính.
• Nguyễn Thị Mai Phương – 19522064 - KHDL 2019: Tác giả chính.
• Đinh Văn Cơ – 19521293 – KHDL2019: Tác giả chính.
Giáo viên hướng dẫn:
• TS. Đỗ Trọng Hợp
Tóm tắt bài báo:
This research introduces a method for estimating the speed of vehicles on Vietnamese streets using deep learning and distributed streaming tech- nology. First, a new dataset of traffic videos on Ho Chi Minh city was constructed. Then, a new vehicle speed algorithm pipeline is proposed. The algorithm works on the mechanism of detecting and tracking the same vehicle across multiple frames and calculating its movement over time. To ensure the practicality, a distributed real-time vehicle speed estimation system using the proposed algorithm was built. In this system, traffic videos from multiple locations are streamed to a Kafka server to be received and processed by the proposed vehicle speed estimation algorithm. The real-time results are then displayed in a dashboard. Through the experimental results, the proposed sys- tem is shown to be not only reliable but also highly practical to be deploy for traffic management in Vietnam.
"Chúng em xin gửi lời chân thành cảm ơn đến thầy Đỗ Trọng Hợp, người đã luôn hỗ trợ mạnh mẽ và cố vấn, đưa ra lời khuyên cũng như các định hướng cho chúng em trong suốt quá trình học tập cũng như hoàn thành nghiên cứu này."
|
|
Mọi thông tin chi tiết xem thêm tại fanpage: Trường Đại học Công nghệ Thông tin
Đông Xanh - Công tác viên truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
