Chương 1. Lí do chọn đề tài Nhờ sự phát triển không ngừng của khoa học, kỹ thuật và công nghệ, nhờ vậy mà có sự đan xen kết hợp giữa các công nghệ khác nhau vào chiếc ô tô. Chiếc ô tô ngày nay là sự kết hợp của không chỉ về mặt cơ khí như động cơ, hộp số, mà còn về hẹ thống điện như máy lạnh, hệ thống đèn và mới nhất là có cả lập trình và vi xử lí như hệ thống CAN, các cảm biến và các ECU. Có thể thấy rõ ràng chiếc ô tô ngày trước và nay có một sự khác biệt rất lớn, ngày càng nhiều tính năng hơn, càng nhiều sự góp mặt của các công nghệ, kỹ thuật hơn và hiện đại hơn.
Trước tình hình mà nhiều công nghệ ở nhiều lĩnh vực khác nhau ngày càng được áp dụng trên chiếc xe ô tô, đặt ra một các tiêu chuẩn mới cho các kĩ sư, sinh viên trong ngành công nghệ kĩ thuật ô tô ngày nay phải luôn trau dồi các kiến thức không chỉ chuyên ngành ô tô mà còn thêm các kiên thức ở các chuyên ngành khác. Do đó, việc nâng cao trình độ chuyên môn và mở rộng kiến thức đa ngành là điều cần thiết để đáp ứng được sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp ô tô hiện đại. Nhận thức được thực trạng đó, nhóm nghiên cứu đã cùng nhau tìm hiểu dưới sự hỗ trợ của giảng viên hướng dẫn Th.S Nguyễn Thiện Dinh để thực hiện đề tài “Nghiên cứu chế tạo hệ thống giám sát người lái”, nhằm áp dụng các kiến thức đã được dạy trong suốt quá trình học tại trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM và các kiến thức đa ngành mà nhóm nghiên cứu tự học vào trong thực tế. Thực trạng đề tài 1.
Thực trạng tình hình trong nước Hiện nay, ứng dụng của công nghệ xử lý ảnh đang ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở Việt Nam. Đặc biệt ở các lĩnh vực liên quan đến an ninh, giám sát tại các cơ quan, doanh nghiệp, hay nhân sự. Trong lĩnh vực giao thông công nghệ xử lí ảnh được áp dụng vào để giám sát, nhận diện và giảm thiểu tai nạn xảy ra. Đặc biệt ở nước ta công nghệ trên ô tô của hãng xe Việt Nam VinFast mới đây đã giới thiệu tính năng nhận diện gương mặt tài xế để cảnh báo các biểu hiện như buồn ngủ, mệt mỏi [1].
Ở trong môi trường học thuật càng ngày các đồ án, các nghiên cứu học thuật liên quan đến xử lí ảnh ngày càng được các bạn sinh viên nghiên cứu và áp dụng. Với các đề tài đa dạng như ứng dụng máy học và xử lí ảnh trong việc phát hiện lá cây sâu bệnh, hay 1 ứng dụng xử lí ảnh trong việc nhận dạng và trích xuất thông tin, dữ liệu trong các tờ hoá đơn bán hàng là đề tài cho luận văn Thạc sĩ của anh Thân Đức Trường [2]. Các đề tài liên quan đến ngành công nghệ kĩ thuật ô tô thì có mô phỏng hệ thống đèn Matrix Led trên xe Audi của thầy ThS. Nguyễn Thiện Dinh [3].
Qua các nghiên cứu trên, có thể thấy xử lí ảnh ngày càng được quan tâm và nghiên cứu ở tất cả các ngành nghề khác nhau. Tuy nhiên, vì các lí do về chi phí, tốc độ xử lí của phần cứng mà hiện nay tiềm năng của các ứng dụng xử lí ảnh vào thực tế chỉ gói gọn ở trong vấn đề an ninh, giám sát và hỗ trợ con người. Nhưng với nhiều tiềm năng to lớn và trải dài ở nhiều ngành nghề khác nhau, có thể nói đây là một xu hướng không thể thiếu ở trong tương lai. Nắm bắt được tầm quan trọng và thiết yếu của việc áp dụng công nghệ xử lí ảnh, nhóm nghiên cứu đã cùng nhau tìm hiểu, nghiên cứu và tiến hành đề tài hệ thống giám sát người lái mô phỏng theo công nghệ mà hãng xe Việt Nam VinFast đã thông báo sẽ có mặt ở các dòng xe trong tương lai.
Thực trạng tình hình ngoài nước Không chỉ riêng ở trong nước mà xu hướng các dự án liên quan đến việc xử lí ảnh đã xuất hiện từ lâu và trở nên nổi trội ở những năm gần đây. Vào năm 1999, một thư viện chứa các chức năng liên quan đến thị giác máy tính được bắt đầu phát triển và cho ra mắt vài năm sau đó. Tuy nhiên với sự tối ưu về mặt phần mềm và hạn chế về mặt phần cứng cũng như đây là một vấn đề khá mới mà cho đến mãi những năm gần đây khi các vấn đề về phần mềm và phần cứng đã được giải quyết hiệu quả, đã thú hút được sự chú ý không chỉ những hãng công nghệ, hãng xe lớn mà còn các nhóm nghiên cứu sinh, các sinh viên yêu thích và đang học hỏi trong lĩnh vực kĩ thuật. Một số các công nghệ đã xuất hiện hiện nay có thể kể đến như là hệ thống Face connect được giới thiệu trên xe Genesis GV60 [4], hệ thống này có thể nhận biết được người lái thông qua camera được đặt ở cửa xe để mở cửa.
Ngoài hệ thống Face connect còn có các hệ thống khác đã xuất hiện như hệ thống DMS trên xe Subaru [5], hệ thống này có thể cảnh báo người lái khi mệt mỏi hoặc mất tập trung, ngoài ra còn có nhiều chức năng khác như điều chỉnh gương, ghế ngồi theo các tài xế khác nhau. Mục tiêu của đề tài Tìm hiểu cơ sở lý thuyết về xử lí ảnh và ngôn ngữ lập trình Python để xây dựng một chương trình có thể nhận diện, tính toán và đưa ra các kết quả phù hợp với các tính toán 2 đo. Ứng dụng các công cụ máy học miễn phí đã được huấn luyện sẵn để thực hiện các nghiên cứu nhằm tiết kiệm thời gian. Nghiên cứu sử dụng và kết hợp các vi điều khiển, máy tính nhúng khác nhau thông qua các chuẩn giao tiếp để chúng có thể trao đổi thông tin đã được tính toán cho nhau.
Xây dựng một hệ thống nhận diện người lái với sự kết hợp của các điều khiển, máy tính học ứng dụng các kiến thức từ xử lý ảnh, ngôn ngữ lập trình Python và thông tin từ mạng CAN trên xe. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Trong đề tài này nhóm nghiên cứu tập trung vào nghiên cứu các đối tượng sau: - Ngôn ngữ lập trình Python và cách sử dụng các công cụ, các mô hình máy học đã được huấn luyện sẵn vào trong đề tài. - Arduino và các phần cứng (module) tích hợp thêm trên Arduino để mở rộng thêm chức năng cho nó. - Cách giao tiếp giữa các phần cứng với nhau Arduino - Raspberry Pi – Module GPS.
Phạm vi nghiên cứu đề tài tập trung vào xây dựng chương trình nhận diện người lái thông qua ngôn ngữ lập trình Python và các công cụ đi kèm trong các thư viện. Cụ thể nhóm sẽ dùng một module CAN để đọc tín hiệu mạng CAN trên xe thông tin này sẽ làm tín hiệu bật tắt cho chương trình nhận diện chạy trên Raspberry Pi. Bên cạnh đó nhóm nghiên cứu thêm về module GPS để chỉ dẫn tài xế đến điểm nghỉ ngơi khi phát hiện mệt mỏi. Phương pháp tiếp cận và nghiên cứu Phương pháp tiếp cận Để đạt được các mục đích nghiên cứu được đặt ra, phương pháp tiếp cận của nhóm sẽ gồm: - Nghiên cứu các kiến thức về ngôn ngữ lập trình Python và các công cụ đi kèm theo trong thư viện Python.
- Kiến thức thiết lập và sử dụng về các vi điều khiển khác nhau như Arduino, Raspberry Pi. - Áp dụng các kiến thức về mạng CAN kết hợp với lập trình Arduino để lấy dữ liệu từ mạng CAN ô tô. 3 - Các kiến thức về các chuẩn giao tiếp của các vi xử lí để giao tiếp các vi xử lí với nhau. Phương pháp nghiên cứu Sử dụng các tài liệu, các công cụ các sẵn trên Internet để thu thập các kiến thức cần thiết cho đề tài.
Tham khảo các dự án liên quan, các giáo trình để xây dựng đề tài. Nội dung nghiên cứu - Cơ sở lý thuyết về xử lí và nhận diện khuôn mặt. - Cơ sở lý thuyết về ngôn ngữ lập trình Python. - Cơ sở lý thuyết về vi xử lý Arduino và Raspberry Pi.
- Cách giao tiếp giữa Arduino và Raspberry Pi thông qua giao tiếp UART. - Thử nghiệm nhiều lần và đánh giá độ chính xác kết quả mà chương trình đem lại. Các nội dung chính trong đề tài - Chương 1. TỔNG QUAN - Chương 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÍ ẢNH TRÊN NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON VÀ GIỚI THIỆU CÁC PHẦN CỨNG SỬ DỤNG - Chương 3. THIẾT LẬP PHẦN CỨNG VÀ LÝ THUYẾT LẬP TRÌNH CÁC CHỨC NĂNG CỦA HỆ THỐNG GIÁM SÁT NGƯỜI LÁI - Chương 4. KHẢO SÁT HỆ THỐNG GIÁM SÁT NGƯỜI LÁI VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC - Chương 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4 Chương 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÍ ẢNH TRÊN NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON VÀ GIỚI THIỆU CÁC PHẦN CỨNG SỬ DỤNG Hệ thống giám sát người lái là hệ thống đòi hỏi về việc sử dụng các ngôn ngữ lập trình để xử lí ảnh và tạo ra các chức năng sau đó kết hợp với các phần cứng để góp phần hổ trợ người lái. Nhóm nghiên cứu lựa chọn cách xử lí ảnh trên ngôn ngữ lập trình Python, là cách thông dụng và được nhiều nghiên cứu sinh lựa chọn để thực hiện về những đề tài có xử lí ảnh. Lựa chọn các phần cứng phù hợp để tích hợp với hệ thống giám sát người lái cũng là một yếu tố quan trọng không kém. Các phần cứng cần được lựa chọn sao cho phù hợp với các yêu cầu kỹ thuật của hệ thống và đảm bảo tính ổn định, độ chính xác cao trong việc giám sát và hỗ trợ người lái.
Cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh 2. Giới thiệu về xử lí ảnh Một hệ thống xử lí ảnh bắt đầu từ bước thu thập các thông tin như khung cảnh, đối tượng quang học ở thế giới bên ngoài từ camera. Các tín hiệu này được biến đổi thành các tín hiệu số, điện tử để dễ dàng tính toán và hiệu chỉnh. Quá trình xử lí ảnh chính là sử dụng các kĩ thuật, thuật toán để thay đổi các thông tin, tín hiệu số mà máy ảnh thu thập được để từ đó cải thiện hoặc trích xuất các thông tin cần thiết, biến các dữ liệu, các thông tin hình ảnh đã được hiệu chỉnh có ích cho người dùng.
Trên thực tế xử lí ảnh xuất hiện rất phổ biến ở ngày nay, một số rất phổ biến như làm sáng, làm tối, làm mờ hình ảnh, xoay hoặc cắt hình ảnh.