Bài viết trình bày kết quả xây dựng và thực thi hệ thống nhận dạng – giám sát phương tiện giao thông theo thời gian thực sử dụng thuật toán YOLOv4-tiny kết hợp Multiple Tracking và phát trực tuyến video trên giao thức RTMP. Hệ thống tận dụng những ưu điểm và nhược điểm của thuật toán YOLO và Multiple Tracking, để nhận dạng và định danh phương tiện giao thông. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Hệ thống nhận dạng giám sát phương tiện giao thông sử dụng thuật toán YOLOv4-tiny kết hợp Multiple Tracking và phát trực tuyến video trên giao thức RTMP Trần Ngọc Anh Nguyễn Tiến Đạt Trần Tấn Tài Lê Đức Hùng Phòng thí nghiệm DESLAB Khoa Điện tử - Viễn Thông Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Email ldhung@ Abstract Bài báo trình bày kết quả xây dựng và thực Hệ thống được triển khai trên một máy chủ quản lý tập trung thi hệ thống nhận dạng giám sát phương tiện giao thông và các thiết bị cạnh Edge Device - NVIDIA Jetson TX1 theo thời gian thực sử dụng thuật toán YOLOv4-tiny kết Developer Kit thiết bị này là một nền tảng phát triển sở hữu hợp Multiple Tracking và phát trực tuyến video trên giao đầy đủ tính năng dành cho điện toán trực quan Visual thức RTMP. Hệ thống tận dụng những ưu điểm và nhược Computing hỗ trợ thiết lập và triển khai các dự án dễ dàng. điểm của thuật toán YOLO và Multiple Tracking để nhận Thiết bị sẽ thu thập dữ liệu hình ảnh liên tục thông qua dạng và định danh phương tiện giao thông. Ngoài ra hệ camera từ đó hệ thống AI được triển khai trên thiết bị sẽ tự thống còn tích hợp thêm module Socket IO gửi dữ liệu về động nhận dạng phương tiện giao thông bao gồm dữ liệu hình phương tiện được nhận dạng đến máy chủ và phát trực ảnh và phân loại thành bốn nhóm phương tiện chính ở Việt Nam tuyến video dựa trên giao thức RTMP độ trễ 1 3 giây so là xe máy Motorbike xe hơi Car xe tải Truck xe buýt với thực tế khi xem qua VLC media player và 5 -7 giây khi Bus dựa trên thuật toán YOLOv4 - tiny kết hợp với thuật toán xem trên giao diện Web điều này giúp cho việc giám sát Multiple Tracking. Sau khi nhận dạng và phân loại thiết bị sẽ lưu trữ và truy cập thông tin trở nên dễ dàng hơn. Hệ thống tiến hành cắt hình ảnh của phương tiện từ khung hình tại thời được thực hiện trên bo NVIDIA Jetson TX1 và máy chủ điểm phương tiện được nhận dạng. Sau đó
