Cover Image

Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông

"- Xây dựng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và đếm phương tiện giao thông sử dụng YOLOv8x và ByteTrack, từ đó kết hợp thuật toán đếm để phân loại và xác định lưu lượng từng loại xe tại các góc quay và địa điểm khác nhau như nút giao/mặt cắt, xác định thời gian chờ đèn của các phư...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Vũ, Tuấn Huy
Other Authors: Lương, Văn Thiện
Format: Study
Language:Vietnamese
Published: Phenikaa University 2024
Subjects:
Xây dựng
Trí tuệ nhân tạo
Phương tiện giao thông
Online Access:https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10492
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id oai:localhost:PNK-10492
record_format dspace
spelling oai:localhost:PNK-104922024-07-15T02:51:52Z Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông Vũ, Tuấn Huy Lương, Văn Thiện Xây dựng Trí tuệ nhân tạo Phương tiện giao thông "- Xây dựng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và đếm phương tiện giao thông sử dụng YOLOv8x và ByteTrack, từ đó kết hợp thuật toán đếm để phân loại và xác định lưu lượng từng loại xe tại các góc quay và địa điểm khác nhau như nút giao/mặt cắt, xác định thời gian chờ đèn của các phương tiện giao thông trong 1 vùng xác định. - Các bước cần thực hiện là thu thập dữ liệu, phân tích xử lý dữ liệu, sử dụng YOLOv8x và ByteTrack đào tạo mô hình, viết xác định thuật toán đếm phương tiện, xây dựng ứng dụng và đánh giá kết quả" 2024-07-15T02:51:51Z 2024-07-15T02:51:51Z 2024 Study https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10492 vi application/pdf Phenikaa University
institution Digital Phenikaa
collection Digital Phenikaa
language Vietnamese
topic Xây dựng
Trí tuệ nhân tạo
Phương tiện giao thông
spellingShingle Xây dựng
Trí tuệ nhân tạo
Phương tiện giao thông
Vũ, Tuấn Huy
Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
description "- Xây dựng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và đếm phương tiện giao thông sử dụng YOLOv8x và ByteTrack, từ đó kết hợp thuật toán đếm để phân loại và xác định lưu lượng từng loại xe tại các góc quay và địa điểm khác nhau như nút giao/mặt cắt, xác định thời gian chờ đèn của các phương tiện giao thông trong 1 vùng xác định. - Các bước cần thực hiện là thu thập dữ liệu, phân tích xử lý dữ liệu, sử dụng YOLOv8x và ByteTrack đào tạo mô hình, viết xác định thuật toán đếm phương tiện, xây dựng ứng dụng và đánh giá kết quả"
author2 Lương, Văn Thiện
author_facet Lương, Văn Thiện
Vũ, Tuấn Huy
format Study
author Vũ, Tuấn Huy
author_sort Vũ, Tuấn Huy
title Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
title_short Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
title_full Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
title_fullStr Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
title_full_unstemmed Xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
title_sort xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện và tracking phương tiện giao thông
publisher Phenikaa University
publishDate 2024
url https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10492
_version_ 1805580241184227328
score 8.8894005

Similar Items