Nghiên Cứu và Thử Nghiệm Thiết Bị Nhận Dạng Trạng Thái Tài Xế

• Tác giả: Nguyễn Thành Danh
• Người hướng dẫn: ThS. Phan Đình Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu và thử nghiệm thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ DO THỰC HIỆN KHÓA LUẬN
• 1.1. Mục tiêu của khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Thư viện mã nguồn mở Open-Source Computer Vision Library
• 2.2. OpenCV với CUDA - Compute Unified Device Architecture
• 2.3. Thuật toán Support Vector Machine — SVM
• 2.3.1. Giới thiệu về Support Vector Machine
• 2.3.2. Sơ lược về cách hoạt động của Support Vector Machine
• 2.3.3. Xây dựng bài toán tối ưu cho SVM
• 2.3.4. Phân tích toán học
• 2.4. Tổng quan về mô hình Single Shot Detector (SSD)
• 2.5. Tìm hiểu về kit NVIDIA Jetson nano
• 2.5.1. Thông số kỹ thuật của Kit NVIDIA Jetson nano
• 2.5.2. CUDA trên kit NVIDIA Jetson Nano
• 2.5.3. Tìm hiểu về thư viện TensorRT
• 2.5.3.1. Giới thiệu TensorRT
• 2.5.3.2. Tổng quan quy trình phát triển deep learning kết hợp TensorRT
• 2.5.3.3. Lợi ích khi triển khai TensorRT
• 2.5.3.4. Dùng TensorRT để tối ưu file Tensorflow
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Phân tích hệ thống
• 3.2. Thiết kế hệ thống
• 3.3. Tổng quan về chương trình
• 3.4. Các phương pháp được thực hiện trong chương trình
• 3.4.1. Phương pháp nhận diện khuôn mặt
• 3.4.2. Phương pháp nhận diện chớp mắt
• 3.4.3. Thực hiện huấn luyện nhận diện chớp mắt với SVM
• 3.4.4. Phương pháp nhận diện ngáp
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Kết quả đánh giá model SVM dùng để nhận biết chớp mắt
• 4.2. Kết quả đánh giá chương trình nhận diện buồn ngủ
• 4.3. Hiệu suất của chương trình khi thực thi trên kit NVIDIA Jetson Nano
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Thiết Bị Nhận Dạng Trạng Thái Tài Xế

Nghiên cứu và thử nghiệm thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ giao thông hiện đại. Thiết bị này giúp phát hiện các dấu hiệu buồn ngủ và mệt mỏi của tài xế, từ đó giảm thiểu tai nạn giao thông. Việc áp dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi tài xế đang trở thành xu hướng mới trong ngành công nghiệp ô tô.

1.1. Lý do cần thiết phải nghiên cứu thiết bị nhận dạng tài xế

Sự gia tăng tai nạn giao thông do tài xế buồn ngủ là một vấn đề nghiêm trọng. Theo thống kê, khoảng 30% vụ tai nạn liên quan đến giấc ngủ. Việc phát triển thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế sẽ giúp cảnh báo kịp thời và giảm thiểu rủi ro.

1.2. Các công nghệ hiện có trong nhận dạng trạng thái tài xế

Nhiều công nghệ đã được phát triển như hệ thống hỗ trợ chú ý của Mercedes-Benz và cảm biến của Ford. Tuy nhiên, những giải pháp này thường đắt đỏ và khó triển khai. Do đó, việc sử dụng camera và công nghệ thị giác máy tính là một giải pháp khả thi hơn.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Nghiên Cứu Thiết Bị Nhận Dạng

Mặc dù có nhiều nghiên cứu về thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc triển khai thực tế. Các vấn đề như độ chính xác của thiết bị, khả năng hoạt động trong điều kiện khác nhau và chi phí đầu tư là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Độ chính xác và độ tin cậy của thiết bị

Độ chính xác của thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc nhìn và chất lượng camera. Việc cải thiện độ chính xác là một thách thức lớn trong nghiên cứu này.

2.2. Chi phí và khả năng tiếp cận công nghệ

Chi phí đầu tư cho thiết bị và công nghệ hiện đại có thể là rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Cần có các giải pháp tiết kiệm chi phí mà vẫn đảm bảo hiệu quả.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Thiết Bị Nhận Dạng Trạng Thái Tài Xế

Để phát triển thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế, nhiều phương pháp nghiên cứu đã được áp dụng. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán máy học và công nghệ thị giác máy tính để phân tích hành vi của tài xế.

3.1. Sử dụng thuật toán máy học trong nhận dạng trạng thái

Thuật toán Support Vector Machine (SVM) và các mô hình học sâu như Single Shot Detector (SSD) được sử dụng để phân tích hình ảnh và nhận diện trạng thái của tài xế. Những thuật toán này giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện dấu hiệu buồn ngủ.

3.2. Ứng dụng công nghệ thị giác máy tính

Công nghệ thị giác máy tính, đặc biệt là thư viện OpenCV, được sử dụng để xử lý hình ảnh và nhận diện khuôn mặt. Việc áp dụng công nghệ này giúp thiết bị hoạt động hiệu quả hơn trong thời gian thực.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế có thể phát hiện các dấu hiệu buồn ngủ với độ chính xác trên 60%. Thiết bị này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giao thông, an toàn lao động và các hệ thống giám sát.

4.1. Kết quả thử nghiệm trên thiết bị thực tế

Các thử nghiệm trên kit NVIDIA Jetson Nano cho thấy thiết bị hoạt động hiệu quả trong việc nhận diện trạng thái tài xế. Độ chính xác và tốc độ xử lý là những yếu tố quan trọng được cải thiện.

4.2. Ứng dụng trong ngành giao thông

Thiết bị có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông để cảnh báo tài xế khi có dấu hiệu buồn ngủ. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao an toàn giao thông.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu và thử nghiệm thiết bị nhận dạng trạng thái tài xế là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc cải thiện độ chính xác và mở rộng ứng dụng của thiết bị.

5.1. Hướng phát triển công nghệ mới

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới để cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động của thiết bị trong các điều kiện khác nhau.

5.2. Tích hợp vào hệ thống giao thông thông minh

Thiết bị có thể được tích hợp vào các hệ thống giao thông thông minh để cung cấp thông tin và cảnh báo kịp thời cho tài xế, từ đó nâng cao an toàn giao thông.