Bài viết "Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS" đề xuất mô hình ước lượng lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu thực thu được từ các camera giám sát video. Mục tiêu của bài báo là đếm và theo dõi các phương tiện để ước lượng lưu lượng giao thông. Để giải quyết vấn đề trên, chúng tôi đã sử dụng mô hình TradeS. Đây là một thuật toán theo dõi đồng thời nhiều đối tượng. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 Ước lượng lưu lượng giao thông với mô hình TradeS Vũ Lê Quỳnh Phương1 Trần Nguyễn Minh Thư2 và Phạm Nguyên Khang2 Trường Cao đẳng Sư phạm Kiên Giang 1 2 Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông - Trường Đại học Cần Thơ Email vlqphuong@ tnmthu@ pnkhang@ Abstract Lưu lượng giao thông ở đô thị có ý nghĩa to lớn CCTV để phát triển thuật toán để xử lý và phân tích dữ trong các lĩnh vực kinh tế xã hội và môi trường. Vì vậy liệu hiệu quả. trong bài báo này nhóm tác giả đề xuất mô hình ước Đã có nhiều công trình sử dụng dữ liệu thu được từ lượng lưu lượng giao thông dựa trên dữ liệu thực thu được CCTV để giải quyết các bài toán về hệ thống giao thông từ các camera giám sát video. Mục tiêu của bài báo là đếm và theo dõi các phương tiện để ước lượng lưu lượng giao thông minh như nhóm tác giả Abirami T đã sử dụng thông. Để giải quyết vấn đề trên chúng tôi đã sử dụng mô CCTV từ Trichy Tamilnadu Ấn Độ để tính lưu lượng hình TradeS. Đây là một thuật toán theo dõi đồng thời giao thông bằng cách kết hợp Yolov3 và thuật toán theo nhiều đối tượng. Để huấn luyện và đánh giá mô hình dõi đối tượng SORT 11 . Bên cạnh đó các kỹ thuật về chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ Công an phường Vĩnh thị giác máy tính cũng như học sâu đã được sử dụng Thanh Vân Thành phố Rạch Giá dữ liệu gồm có 1800 trong các công trình 6 7 . Chúng giải quyết các vấn đề khung hình video với hơn đối tượng gán nhãn trong về nhận dạng hành vi giao thông bất hợp pháp 7 và sử các điều kiện khác nhau. Chúng thôi thử nghiệm và so dụng để đếm xe trên đường và ước lượng mật độ giao sánh với các mô hình CenterTrack kết hợp yolov7 và thông từ dữ liệu thu được từ CCTV 6 . deepsort. Từ kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống được đề xuất có thời gian thực thi thấp nhất và có thể ước lượng Ngoài ra còn có nhiều công trình lớn để giải quyết lưu lượng giao thông gần với thực tế với sai số trung bình các
