Các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (Advanced Driver Assistance Systems: ADAS) đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống an toàn chủ động chỉ có camera và các phương tiện tự động thông minh. Đối với các ứng dụng này, các yêu cầu về hiệu suất phát hiện đáng tin cậy và thời gian thực là các yếu tố cấp thiết. Bài báo này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó, trước tiên chúng tôi đề xuất bộ phân tầng Cascade – AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo của chúng tôi. Ngoài ra, để cải thiện tốc độ phát hiện, một kĩ thuật lựa chọn vùng quan tâm (Region of Interest: ROI) cũng được sử dụng để tránh trích xuất các vùng có khả năng tạo ra các cảnh báo lỗi như là bầu trời hoặc các vùng không phù hợp với phối cảnh. Phương pháp đề xuất đã tăng tốc độ phát hiện lên ít nhất 1,9 lần và giảm cảnh báo lỗi 2,24 lần so với phương pháp truyền thống ở các ảnh có độ phân giải cao (720 x 480) với tỷ lệ phát hiện đạt 99,4% và tỷ lệ cảnh báo lỗi nhỏ là 4,08%. Phương pháp đề xuất này có thể được ứng dụng cho các xe tự hành thông minh thời gian thực.
State-of-the-art Versus Time-triggered Object Tracking in Advanced Driver Assistance Systems
