Xây Dựng Hệ Thống Giám Sát và Cảnh Báo Tài Xế Đường Dài Ứng Dụng Jetson Nano

Chuyên khảo kỹ thuật phân tích Xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo cho tài xế đường dài ứng dụng phần cứng jetson nano, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Tác giả: Phạm Thanh Hà
• Người hướng dẫn: ThS. Trương Quang Phúc
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ Thống Nhúng và IoT
• Đề tài: Hệ Thống Giám Sát và Cảnh Báo Tài Xế Đường Dài Sử Dụng Jetson Nano
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. GIỚI THIỆU
• 1.1. GIỚI THIỆU
• 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.3. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆN NAY
• 1.3.1. Các kết quả nghiên cứu trong nước
• 1.3.2. Các kết quả nghiên cứu ở nước ngoài
• 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG
• 2.2. GIỚI THIỆU YOLO
• 2.2.1. Hàm tính IOU
• 2.2.2. Non-max suppression
• 2.2.3. Các Tính năng của YOLOv8
• 2.2.4. Kiến trúc mạng Yolov8
• 2.3. GIAO THỨC TRUYỀN THÔNG UART
• 2.3.1. Cách hoạt động của UART
• 2.3.2. Cấu trúc Frame UART
• 2.4. HỆ ĐIỀU HÀNH THỜI GIAN THỰC (RTOS)
• 2.5. GIAO THỨC TRUYỀN THÔNG MQTT
• 3. THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG
• 3.1. YÊU CẦU HỆ THỐNG
• 3.2. ĐẶC TẢ HỆ THỐNG
• 3.2.1. Chức năng của hệ thống
• 3.2.2. Mô hình tổng quát của hệ thống
• 3.2.3. Hoạt động của hệ thống
• 3.3. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.3.1. Khái niệm ánh
• 3.3.2. Khái xử lý trung tâm
• 3.4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.4.1. Thiết kế phần mềm cảnh báo ngã gật
• 3.4.2. Thiết kế phần mềm giám sát phương tiện
• 3.4.3. Triển khai giao diện người dùng bằng website
• 4. KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
• 4.1. KẾT QUẢ PHẦN CỨNG
• 4.2. KẾT QUẢ PHẦN MỀM
• 4.2.1. Kết quả giám sát và cảnh báo
• 4.2.2. Kết quả của giao diện người dùng Website
• 4.3. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH
• 4.3.1. Đánh giá phần giám sát tài xế
• 4.3.2. Đánh giá phần giám sát phương tiện
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. KẾT LUẬN
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• PHỤ LỤC A: MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH
• PHỤ LỤC B: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG SẢN PHẨM THI CÔNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Giám Sát và Cảnh Báo Tài Xế Đường Dài Sử Dụng Jetson Nano

Hệ thống giám sát và cảnh báo tài xế đường dài sử dụng Jetson Nano là một giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao an toàn giao thông. Hệ thống này tích hợp trí tuệ nhân tạo và cảm biến để phát hiện tình trạng của tài xế, từ đó đưa ra cảnh báo kịp thời. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao hiệu quả quản lý giao thông.

1.1. Giới thiệu về Jetson Nano trong Giám Sát Tài Xế

Jetson Nano là một nền tảng mạnh mẽ cho việc phát triển các ứng dụng AI. Nó cho phép xử lý hình ảnh và video trong thời gian thực, giúp nhận diện tình trạng của tài xế một cách chính xác.

1.2. Lợi ích của Hệ Thống Cảnh Báo An Toàn Đường Dài

Hệ thống cảnh báo giúp phát hiện sớm các dấu hiệu buồn ngủ hoặc mất tập trung của tài xế, từ đó giảm thiểu nguy cơ tai nạn giao thông. Điều này không chỉ bảo vệ tài xế mà còn bảo vệ hành khách và người tham gia giao thông khác.

II. Vấn đề và Thách thức trong Giám Sát Tài Xế Đường Dài

Mặc dù công nghệ giám sát tài xế đang phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng xử lý dữ liệu trong thời gian thực và sự chấp nhận của người dùng là những yếu tố quan trọng.

2.1. Độ Chính Xác của Cảm Biến trong Giám Sát

Độ chính xác của cảm biến là yếu tố quyết định trong việc phát hiện tình trạng của tài xế. Các cảm biến cần phải được hiệu chỉnh và kiểm tra thường xuyên để đảm bảo tính chính xác.

2.2. Khả Năng Xử Lý Dữ Liệu Thời Gian Thực

Việc xử lý dữ liệu trong thời gian thực là một thách thức lớn. Hệ thống cần phải có khả năng phân tích và đưa ra cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện dấu hiệu bất thường.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Giám Sát Tài Xế

Để giải quyết các vấn đề trong giám sát tài xế, nhiều phương pháp đã được áp dụng. Sử dụng công nghệ AI và cảm biến hiện đại là một trong những giải pháp hiệu quả nhất.

3.1. Ứng Dụng AI trong Giám Sát Tài Xế

AI giúp phân tích hình ảnh và video để nhận diện tình trạng của tài xế. Các thuật toán học sâu có thể phát hiện các dấu hiệu buồn ngủ hoặc mất tập trung một cách chính xác.

3.2. Tích Hợp Cảm Biến Gia Tốc ADXL345

Cảm biến gia tốc ADXL345 được sử dụng để phát hiện các rung lắc bất thường của xe. Khi có rung lắc, hệ thống sẽ kích hoạt cảnh báo cho tài xế ngay lập tức.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Hệ thống giám sát và cảnh báo đã được triển khai thử nghiệm và cho thấy nhiều kết quả tích cực. Các tài xế đã phản hồi tốt về tính hiệu quả của hệ thống trong việc nâng cao an toàn giao thông.

4.1. Kết Quả Thử Nghiệm Hệ Thống

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện tình trạng buồn ngủ của tài xế với độ chính xác cao. Điều này giúp giảm thiểu tai nạn giao thông đáng kể.

4.2. Phản Hồi từ Người Dùng

Người dùng đã có những phản hồi tích cực về hệ thống. Họ cảm thấy an toàn hơn khi lái xe dài và tin tưởng vào khả năng cảnh báo của hệ thống.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Giám Sát Tài Xế

Hệ thống giám sát và cảnh báo tài xế đường dài sử dụng Jetson Nano không chỉ là một giải pháp công nghệ mà còn là một bước tiến lớn trong việc nâng cao an toàn giao thông. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ còn phát triển hơn nữa.

5.1. Tương Lai của Công Nghệ Giám Sát

Công nghệ giám sát sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của AI và các cảm biến hiện đại. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.

5.2. Khả Năng Mở Rộng Ứng Dụng

Hệ thống có thể được mở rộng để áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau, không chỉ trong giao thông mà còn trong các ngành công nghiệp khác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH HỆ THỐNG NHÚNG VÀ IOT XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO CHO TÀI XẾ ĐƯỜNG DÀI ỨNG DỤNG PHẦN CỨNG JETSON NANO GVHD: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC SVTH: PHẠM THANH HÀ TRẦN ĐỨC HIẾU SKL013302 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2024 TR¯âNG Đ¾I HàC S¯ PH¾M KỸ THU¾T TP. Hà CHÍ MINH KHOA ĐIÞN ĐIÞN Tþ BÞ MÔN KỸ THU¾T MÁY TÍNH - VIÄN THÔNG ------------------------------- Đà ÁN TÞT NGHIÞP XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO NGÀNH HÞ THÞNG NHÚNG & IOT Sinh viên: PH¾M THANH HÀ MSSV: 20139073 TRÀN ĐĄC HI¾U MSSV: 20139074 H°ãng dÅn: ThS.

TR¯¡NG QUANG PHÚC TP. Hâ CHÍ MINH – 06/2024 TR¯âNG Đ¾I HàC S¯ PH¾M KỸ THU¾T TP. Hà CHÍ MINH KHOA ĐIÞN ĐIÞN Tþ BÞ MÔN KỸ THU¾T MÁY TÍNH - VIÄN THÔNG ------------------------------- Đà ÁN TÞT NGHIÞP XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO NGÀNH HÞ THÞNG NHÚNG & IOT Sinh viên: PH¾M THANH HÀ MSSV: 20139073 TRÀN ĐĄC HI¾U MSSV: 20139074 H°ãng dÅn: ThS. TR¯¡NG QUANG PHÚC TP.

Hâ CHÍ MINH – 06/2024 Đ¾I HàC S¯ PH¾M KỸ THU¾T TP HCM CÞNG HÒA Xà HÞI CHĂ NGHĨA VIÞT NAM KHOA ĐIÞN – ĐIÞN Tþ Đßc l¿p – Tā do – H¿nh phúc BÞ MÔN KỸ THU¾T MÁY TÍNH – VIÄN THÔNG NHIÞM VĀ Đà ÁN TÞT NGHIÞP Họ và tên sinh viên: Ph¿m Thanh Hà MSSV: 20139073 TrÁn Đćc HiÁu MSSV: 20139074 Chuyên ngành: Há tháng nhúng & IoT Lãp: 20139B Há đào t¿o: Đ¿i học chính quy GiÁng viên h°ãng dÅn: ThS. Tr°¢ng Quang Phúc Ngày nhÇn đà tài: 15/02/2024 Ngày náp đà tài: 09/06/2024 1. Tên đà tài: <Xây dāng há tháng giám sát và cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài ćng dăng phÁn cćng jetson nano= 2. Nái dung thāc hián đà tài:  ThiÁt kÁ và thi công phÁn cćng mô hình giám sát và cÁnh báo.

 Tìm hiÅu YOLOv8 và bài toán phát hián đái t°āng, mô hình có khÁ nng nhÇn dián ba tr¿ng thái cąa tài xÁ: ngą gÇt, tßnh táo, ngáp.  ThiÁt kÁ giao dián website cho ng°åi dùng giám sát theo dõi. SÁn phÃm:  Há tháng giám sát và cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài  QuyÅn báo cáo tát nghiáp Tp HCM, ngày 10 tháng 06 nm 2024 GiÁng viên h°ãng dÅn ThS. Tr°¢ng Quang Phúc i ii LâI CÀM ¡N Trong quá trình hoàn thián đã án tát nghiáp vãi đà tài <XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO=, chúng tôi xin gċi låi cÁm ¢n chân thành và sâu sÉc nh¿t đÁn vãi ThS.

Tr°¢ng Quang Phúc, ng°åi đã đãng hành, h°ãng dÅn và đánh h°ãng cho chúng tôi trong suát quá trình thāc hián đã án. MÁc dù vãi l°āng kiÁn thćc còn h¿n chÁ nh°ng nhå có sā góp ý, giúp đÿ cąa thÁy mà nhóm chúng tôi đã v°āt qua đ°āc nhÿng thách thćc đÅ đ¿t đ°āc kÁt quÁ tát. Nhóm chúng tôi cũng xin cÁm ¢n đÁn đái ngũ giÁng viên khoa Đián – Đián tċ đã xây dāng cho chúng tôi nÃn tÁng kiÁn thćc đÅ đi đ°āc đÁn ngày hôm nay và xin cÁm ¢n ngôi tr°ång đ¿i học S° Ph¿m Kỹ ThuÇt Thành Phá Hã Chí Minh đã t¿o ra môi tr°ång học tÇp đúng nh° khÃu hiáu cąa mình <Nhân bÁn - Sáng t¿o - Hái nhÇp=. Cuái cùng, chúng tôi xin gċi låi cÁm ¢n chân thành đÁn thÁy cô, gia đình, b¿n bè và nhÿng ng°åi thân yêu đã đãng hành, đáng viên và luôn ąng há chúng tôi.

Chúng tôi xin gċi låi chúc đÁn nhà tr°ång, quý thÁy cô và ng°åi thÁy h°ãng dÅn cąa chúng tôi ThS. Tr°¢ng Quang Phúc thÇt nhiÃu sćc khße và gÁt hái đ°āc nhiÃu thành công trong công viác và cuác sáng. Chúng tôi xin chân thành cÁm ¢n! TP. Hã Chí Minh, tháng 6 nm 2024 Nhóm thāc hián đà tài iii TÓM TÀT Đà tài này tÇp trung vào viác xây dāng mát há tháng giám sát, cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài nhằm đÁm bÁo an toàn giao thông.

Há tháng sċ dăng Jetson Nano đÅ triÅn khai mô hình YOLOv8 cho viác nhÇn dián hình Ánh thông mát camera nhằm đáp ćng viác xċ lý theo thåi gian thāc. Khi phát hián tài xÁ có d¿u hiáu buãn ngą hoÁc ngą gÇt, nó s¿ kích ho¿t đèn tín hiáu và chuông đÅ cÁnh báo cho tài xÁ ngay lÇp tćc. Há tháng cũng tích hāp cÁm biÁn gia tác ADXL345 đÅ phát hián các rung lÉc b¿t th°ång cąa xe. Khi có các tín hiáu cÁnh báo, há tháng sċ dăng module SIM đÅ gċi tin nhÉn cÁnh báo chća nái dung cÁnh báo và vá trá cąa tài xÁ đ°āc thu tĉ cÁm biÁn đánh vá GPS đÁn sá đián tho¿i ng°åi theo dõi.

ĐiÃu này giúp quÁn lý giao thông hoÁc ng°åi giám sát có thÅ nÉm bÉt đ°āc vá trí cąa xe và tình tr¿ng cąa tài xÁ đÅ có nhÿng bián pháp xċ lý káp thåi. Dÿ liáu tĉ phÁn cćng, bao gãm các tín hiáu cÁnh báo và dÿ liáu GPS, s¿ đ°āc gċi lên c¢ sç dÿ liáu đÅ làm dÿ liáu l°u trÿ. Tĉ đây s¿ triÅn khai Website theo dõi các tín hiáu cÁnh báo và dÿ liáu đ°āc phân tích mát cách trāc quan, giúp ng°åi theo dõi có thÅ giám sát ph°¢ng tián mát cách hiáu quÁ. Cuái cùng, nhóm đã hoàn thành mô hình phÁn cćng và phÁn mÃm đáp ćng đÁy đą các chćc nng đÁt ra.

Bên c¿nh đó là viác đánh giá kÁt quÁ và phân tích h°ãng phát triÅn mãi cąa mô hình trong t°¢ng lai. iv MĀC LĀC NHIàM VĂ Đâ ÁN TàT NGHIàP. v DANH MĂC HÌNH ÀNH. viii DANH MĂC BÀNG.

xi CÁC TĈ VIÀT TÈT. xii GIâI THIàU .3 TÌNH HÌNH NGHIÊN CĆU HIàN NAY .1 Các kÁt quÁ nghiên cću trong n°ãc .2 Các kÁt quÁ nghiên cću ç n°ãc ngoài .4 PH¯¡NG PHÁP NGHIÊN CĆU .1 PHÁT HIàN ĐàI T¯ĀNG .2 GIâI THIàU YOLO .2 Hàm tính IOU .4 Non-max suppression .1 Các Tính nng cąa YOLOv8 .2 KiÁn trúc m¿ng Yolov8 .4 GIAO THĆC TRUYÂN THÔNG UART .1 Cách ho¿t đáng cąa UART .2 C¿u trúc Frame UART .5 Hà ĐIÂU HÀNH THäI GIAN THĀC (RTOS) .6 GIAO THĆC TRUYÂN THÔNG MQTT. 21 THIÀT KÀ VÀ THI CÔNG .1 YÊU CÀU Hà THàNG .2 ĐÀC TÀ Hà THàNG .1 Chćc nng cąa há tháng .2 Mô hình tổng quát cąa há tháng .3 Ho¿t đáng cąa há tháng .3 THIÀT KÀ PHÀN CĆNG .1 Khái đọc Ánh .3 Khái xċ lý trung tâm .4 THIÀT KÀ PHÀN MÂM .1 ThiÁt kÁ phÁn mÃm cÁnh báo ngą gÇt .2 ThiÁt kÁ phÁn mÃm giám sát ph°¢ng tián .3 TriÅn khai giao dián ng°åi dùng bằng website. 60 vi KÀT QUÀ VÀ ĐÁNH GIÁ Hà THàNG .1 KÀT QUÀ PHÀN CĆNG .2 KÀT QUÀ PHÀN MÂM .1 KÁt quÁ giám sát và cÁnh báo.2 KÁt quÁ cąa giao dián ng°åi dùng Website .3 ĐÁNH GIÁ KÀT QUÀ CĄA MÔ HÌNH .1 Đánh giá phÁn giám sát tài xÁ.2 Đánh giá phÁn giám sát ph°¢ng tián.

80 KÀT LUÆN VÀ H¯âNG PHÁT TRIÄN .2 H¯âNG PHÁT TRIÄN. 81 PHĂ LĂC A Mà NGUâN CH¯¡NG TRÌNH. 83 PHĂ LĂC B H¯âNG DÄN SĊ DĂNG SÀN PHÂM THI CÔNG. 84 TÀI LIàU THAM KHÀO.

88 vii DANH MĂC HÌNH ÀNH Hình 2. 1: Phát hián đái t°āng. 2: S¢ đã kiÁn trúc m¿ng YOLO. 4: Ph°¢ng thćc dā đoán.

5: Output Grid Cell. 6: Tính toán Intersection over Union. 7: ChuÃn hóa pixel cho bounding box. 8: Non-max suppression.

9: KiÁn trúc m¿ng cąa YOLOv8. 10: TruyÃn thông Uart. 11: C¿u trúc frame Uart. 12: Nguyên tÉc ho¿t đáng cąa RTOS.

13: C¢ chÁ ho¿t đáng cąa giao thćc MQTT. 1: Mô hình tổng quát há tháng. 2: S¢ đã khái há tháng phÁn cćng. 3: Hình Ánh Webcam Rapoo XW180.

5: Module Wifi ESP32-WROOM-32. 7: S¢ đã nái chân còi BUZZER và ESP32. 8: CÁm biÁn gia tác ADXL345. 9: S¢ đã nái chân ADXL345 và ESP32.

11: S¢ đã nái chân MODULE NEO-6M GPS và ESP32. 13: S¢ đã nái chân Module Sim 4G A7680C và ESP32. 15: Ành tài xÁ ngą gÇt. 16: Ành tài xÁ tßnh táo.

17: Ành tài xÁ ngáp mát mßi. 18: Dán nhãn cho tài xÁ ngą gÇt. 19: Dán nhãn cho tài xÁ tßnh táo. 20: Dán nhãn cho tài xÁ ngáp.

21: Thông tin label đã đ°āc dán nhãn cho hình Ánh. 22: Phân chia dataset. 24: Resize Ánh và kích th°ãc 640x640. 25: LÇt Ánh, thang xám, chèn nhißu.

26: Xoay, thay đổi đá sáng. 27: So sánh đá chính xác và hiáu su¿t cąa các mô hình YOLO. 28: Thông sá khçi t¿o ban đÁu cąa YOLOv8n. 29: ONNX Runtime tái °u hóa viác thāc hián mô hình ONNX.

30: S¢ đã khái mô tÁ quá trình nhÇn dián tài xÁ ngą gÇt. 31: ThuÇt toán cÁnh báo cho tài xÁ. 32: L°u đã giÁi thuÇt cho cÁm biÁn gia tác ADXL345. 33: L°u đã giÁi thuÇt cho cÁm biÁn GPS NEO6M.

34: L°u đã giÁi thuÇt cho Module SIM A7680C. 35: L°u đã giÁi thuÇt cho xċ lý dÿ liáu ç khái xċ lý trung tâm. 36: L°u đã mô tÁ Lambda Function. 37: L°u đã kÁt nái dÿ liáu vãi DynamoDB.

38: L°u đã và giÁi thuÇt cho tính nng đng nhÇp. 39: L°u đã hiÅn thá thông sá và cÁnh báo. 40: L°u đã hiÅn thá vá trí hián t¿i cąa ph°¢ng tián. 2: KÁt quÁ phÁn cćng.

3: SÁn phÃm hoàn thián. 4: Tr°ång hāp cÁnh báo tài xÁ. 5: Tr°ång hāp tài xÁ tßnh táo. 7: Gċi tin nhÉn thông báo.

8: Hình Ánh gói tin nhÇn đ°āc trên AWS IoT Core. 9: Hình Ánh dÿ liáu d¿ng bÁng trên DynamoDB. 10: Giao dián tính nng đng nhÇp. 11 Giao dián chính cąa website.

12: Giao dián hiÅn thá thông sá. 13: Giao dián đánh vá vá trí. 14: Giao dián lách sċ cÁnh báo. 16: Đã thá PR-Curve.

19: FPS đ¿t đ°āc khi sċ dăng GPU. 20: FPS đ¿t đ°āc khi sċ dăng CPU. 79 x DANH MĂC BÀNG BÁng 3. 1: BÁng thông sá kỹ thuÇt cąa Jetson Nano.

2: BÁng thông sá kỹ thuÇt Module Wifi ESP32-WROOM-32. 3: BÁng thông sá kỹ thuÇt còi BUZZER. 4: S¢ đã nái chân còi BUZZER và ESP32. 5: BÁng thông sá kỹ thuÇt ADXL345.

6: S¢ đã nái chân ADXL345 và ESP32. 7: BÁng thông sá kỹ thuÇt MODULE NEO-6M GPS. 8: S¢ đã nái chân MODULE NEO-6M GPS và ESP32. 9: BÁng thông sá kỹ thuÇt Module Sim 4G A7680C.

10: S¢ đã nái chân Module Sim 4G A7680C và ESP32. 11: Công su¿t ho¿t đáng há tháng .