KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

UIT – Nghiệm thu đề tài cấp ĐHQG-HCM loại B tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin: Kiến trúc phần cứng máy học sâu nhận diện làn đường giao thông tốc độ cao cho bài toán xe tự hành

 

1.
Tên đề tài: Kiến trúc phần cứng máy học sâu nhận diện làn đường giao thông tốc độ cao cho bài toán xe tự hành
2. Mã số DS2023-26-02
3. Chủ nhiệm đề tài:

Lâm Đức Khải

Nhóm nghiên cứu gồm: 4TS, 4ThS.

4. Đơn vị: Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM
5. Lĩnh vực: Điện tử; Công nghệ thông tin và Truyền thông
6. Loại hình : Nghiên cứu  cơ bản
7. Thời gian thực hiện:  24 tháng (2023-2025)
8. Kinh phí nghiên cứu: 820 triệu đồng
9 Thời gian nghiệm thu Ngày 09 tháng 4 năm 2025
10 Chủ tịch Hội đồng và quyết định thành lập HĐ

PGS.TS Vũ Đức Lung (Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM) theo Quyết định 298/QĐ-ĐHQG ngày 20/3/2025 của Giám đốc ĐHQG-HCM

11. Nội dung thực hiện (chi tiết theo nội dung thực hiện/đăng ký; không quá  800 từ)

– Nội dung 1: Tìm hiểu tổng quan về đề tài.

. Kết quả: Báo cáo tổng quan và đề xuất phương pháp giải quyết các vấn đề còn tồn tại để cải tiến hệ thống

– Nội dung 2: Nghiên cứu, thiết kế mạng DNN đa tác vụ cho xe tự hành trên nền tảng nhúng.

. Kết quả: Đã thiết kế, triển khai mô hình mạng DNN đa tác vụ cho bài toán xe tự hành trong môi trường nội khu.

– Nội dung 3: Nghiên cứu, đề xuất kiến trúc mạng DNN nhận diện làn đường tốc độ cao cho bài toán xe tự hành.

. Kết quả: Đã thiết kế và huấn luyện được mạng DNN đạt mục tiêu đã đề ra.

– Nội dung 4: Thiết kế IP phần cứng nhận diện làn đường tốc độ cao đã đề xuất cho bài toán xe tự hành.

. Kết quả: Đã thiết kế thành công IP phần cứng đạt mục tiêu tần số hoạt động lớn hơn 250 MHz và tốc độ xử lý trên 600 FPS với throughput lớn hơn 345 Giga Operation Per Second (GOPS).

– Nội dung 5: Hiện thực, thử nghiệm, đánh giá, cải tiến và đối sánh hệ thống trên bo vi mạch phần cứng FPGA.

. Kết quả: Hiện thức thành công hệ thống nhận diện làn đường với IP đã thiết kế. Kết nối FPGA với máy tính thông qua giao tiếp PCI-Express để truyền dữ liệu tốc độ cao.

12. Kết quả

* Sản phẩm mềm: 01 IP thiết kế phần mềm mô hình máy học sâu nhận diện làn đường cho bài toán xe tự hành; 01 IP thiết kế phần cứng mô hình máy học sâu nhận diện làn đường cho bài toán xe tự hành.

* Sản phẩm cứng: Không.

* Sản phẩm đào tạo và khoa học:

. 04 bài báo hội nghị quốc tế thuộc danh mục SCOPUS: 01 MAPR 2023; 02 ICRESM 2023; 01 ICIT 2023.

. 02 bài báo (Q2) thuộc danh mục SCIE: 01 Sensors; 01 IET Science, Measurement & Technology.  

. 01 bài báo (Q3) thuộc danh mục ESCI-SCOPUS: International Journal of Advanced Computer Science and Applications.

. 01 Quyết định Về việc chấp nhận đơn hợp lệ Số 90897/QĐ-SHTT; Số đơn: 1-2024-05236; Tên sáng chế: Phương pháp, và mô đun phân đoạn vùng lại được và làn đường cho xe tự hành theo thời gian thực.

. Đào tạo: 04 cử nhân.

13. Hình ảnh giới thiệu kết quả (1-2 hình tiêu biểu)
14. Thông tin liên hệ CNĐT

Email: khaild@uit.edu.vn

Điện thoại: 0978287408

15. Liên hệ ĐHQG-HCM Ban Khoa học và Công nghệ (Phòng 309, NĐH) và Trang điện tử thông tin về hoạt động KH&CN (https://research.vnuhcm.edu.vn/)

 

Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM

Lên đầu trang