tailieunhanh - Tái nhận dạng phương tiện giao thông sử dụng mạng kết hợp các đặc trưng học sâu

Bài viết tập trung nghiên cứu về các đặc trưng được dùng biểu diễn phương tiện và các kết quả thử nghiệm sẽ được đánh giá trên bộ dữ liệu VeRi-776, đây là bộ dữ liệu chuyên phục vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Với mục tiêu kết hợp các đặc trưng học sâu nhằm cải thiện hiệu quả tìm kiếm phương tiện và lưu trữ đặc trưng, chúng tôi đã thực hiện một vài thử nghiệm trên hai loại đặc trưng VGG16, Vcolor và thiết kế một mạng nơron để kết hợp hai đặc trưng trên. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI TÁI NHẬN DẠNG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG SỬ DỤNG MẠNG KẾT HỢP CÁC ĐẶC TRƯNG HỌC SÂU Trịnh Mẫn Hoàng Nguyễn Thanh Sơn Nguyễn Vinh Tiệp Nguyễn Tấn Trần Minh Khang Lê Đình Duy PTN Truyền thông Đa phƣơng tiện Đại học Công nghệ Thông tin ĐHQG TP. HCM hoangtrinh1001@ sonnt tiepnv khangnttm duyld @ TÓM TẮT Công trình này nghiên cứu về bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Cho một ảnh phương tiện nhiệm vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông là tìm kiếm trong tập dữ liệu các phương tiện có cùng định danh với phương tiện trong ảnh. Đây là một bài toán đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng vì khả năng ứng dụng của nó đặc biệt trong các hệ thống camera giám sát giao thông. Trong bài báo này chúng tôi tập trung nghiên cứu về các đặc trưng được dùng biểu diễn phương tiện và các kết quả thử nghiệm sẽ được đánh giá trên bộ dữ liệu VeRi-776 đây là bộ dữ liệu chuyên phục vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Với mục tiêu kết hợp các đặc trưng học sâu nhằm cải thiện hiệu quả tìm kiếm phương tiện và lưu trữ đặc trưng chúng tôi đã thực hiện một vài thử nghiệm trên hai loại đặc trưng VGG16 Vcolor và thiết kế một mạng nơron để kết hợp hai đặc trưng trên. Các kết quả thực nghiệm cho thấy đặc trưng được rút trích từ mạng nơron được đề xuất không những có hiệu quả cao hơn so với các đặc trưng riêng biệt mà còn giảm được số chiều của đặc trưng cần lưu trữ đến 3 lần. Từ khóa Tái nhận dạng phương tiện giao thông đặc trưng học sâu kết hợp đặc trưng học sâu. I. GIỚI THIỆU Tái nhận dạng phƣơng tiện giao thông là một bài toán thƣờng đƣợc sử dụng trong quá trình tìm kiếm và theo dõi phƣơng tiện. Mặc dù đã tồn tại nhiều phƣơng pháp để theo dõi và nhận dạng đối tƣợng nhƣ theo dõi bằng GPS hoặc theo dõi bằng tín hiệu sóng Bluetooth1 hầu hết chỉ có thể áp dụng vào các phƣơng tiện công cộng hoặc

• Quản trị mạng
• Tái nhận dạng phương tiện giao thông
• Đặc trưng học sâu
• Kết hợp đặc trưng học sâu
• Bộ dữ liệu VeRi 776
• Mô hình học sâu Vcolor