UAV được sử dụng để chụp ảnh giao thông từ trên cao theo lộ trình định sẵn, giúp giám sát linh hoạt và tiết kiệm chi phí.

• Hệ thống nhận diện sử dụng mô hình CNN ResNet-34 đã được huấn luyện trước trên tập dữ liệu ImageNet, sau đó tinh chỉnh để phân loại hình ảnh giao thông thành “ùn tắc” hoặc “không ùn tắc”.
• - Tập dữ liệu gồm 1.196 ảnh giao thông được thu thập từ Google và Baidu, sau đó được xử lý bằng các kỹ thuật như lật ảnh, xoay ảnh, cắt ảnh để tăng số lượng mẫu huấn luyện lên 9.520 ảnh.
• - Hệ thống đạt độ chính xác 93.5% khi sử dụng mô hình CNN có huấn luyện trước, cao hơn 2% so với mô hình không huấn luyện trước, đồng thời giảm thời gian huấn luyện xuống 40%.
• - Tốc độ nhận diện đạt 12 khung hình/giây trên CPU và 270 khung hình/giây trên GPU, đáp ứng yêu cầu thời gian thực.