Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin: Nhận dạng hành vi giao thông bằng cảm biến điện thoại

Khám phá luận văn thạc sĩ về công nghệ thông tin, nhận dạng hành vi người tham gia giao thông qua cảm biến điện thoại. Tìm hiểu ứng dụng và tiềm năng.

Trường đại học

Đại học Quốc gia Hà Nội

Chuyên ngành

Hệ thống Thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2019

121
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của luận án

1.2. Mục tiêu của luận án

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Đóng góp của luận án

1.6. Bố cục của luận án

2. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG HÀNH VI

2.1. Một số khái niệm cơ bản

2.1.1. Hành động giao thông

2.1.2. Hành vi giao thông

2.1.3. Sử dụng dữ liệu cảm biến để phân tích hành vi

2.1.4. Một số nghiên cứu liên quan

2.1.5. Phương pháp nhận dạng hành vi giao thông dựa trên cảm biến

3. NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG GIAO THÔNG

3.1. Sử dụng dữ liệu cảm biến để nhận dạng hành động giao thông

3.2. Một số nghiên cứu liên quan

3.3. Hệ thống nhận dạng hành động sử dụng cảm biến gia tốc

3.3.1. Một số kiến thức cơ sở

3.3.2. Tập thuộc tính đặc trưng

3.3.3. Đề xuất hệ thống nhận dạng hành động

3.4. Thực nghiệm và đánh giá

3.4.1. Môi trường thực nghiệm

3.4.2. Dữ liệu thực nghiệm

3.4.3. Lựa chọn tập thuộc tính

3.4.4. Khảo sát thuật toán phân lớp

3.4.5. Xây dựng dữ liệu huấn luyện

3.4.6. Đánh giá hệ thống đề xuất so với một số nghiên cứu hiện tại

4. NHẬN DẠNG HÀNH VI BẤT THƯỜNG

4.1. Bài toán nhận dạng hành vi bất thường

4.1.1. Nhận dạng bất thường

4.1.2. Sử dụng cảm biến điện thoại để nhận dạng hành vi bất thường

4.1.3. Một số nghiên cứu liên quan

4.1.4. Giải pháp nhận dạng hành vi bất thường dựa trên hệ thống nhận dạng hành động

4.1.4.1. Một số kỹ thuật nhận dạng hành vi bất thường
4.1.4.2. Giải pháp đề xuất nhận dạng hành vi bất thường dựa trên hệ thống nhận dạng hành động

4.2. Thực nghiệm và đánh giá

4.2.1. Môi trường thực nghiệm

4.2.2. Dữ liệu thực nghiệm

4.2.3. Kết quả thực nghiệm với DTW

4.2.4. Kết quả thực nghiệm với RF và Dl4jMlpClassifier

4.2.5. Kết quả thực nghiệm với giải pháp đề xuất

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nhận dạng hành vi giao thông

Nhận dạng hành vi giao thông là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin, đặc biệt trong bối cảnh giao thông đô thị ngày càng phức tạp. Việc sử dụng cảm biến điện thoại để thu thập dữ liệu từ người tham gia giao thông đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phân tích và nhận dạng hành vi. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cảm biến di động có thể cung cấp thông tin chính xác về hành vi của người tham gia giao thông, từ đó giúp cải thiện an toàn giao thông. Hệ thống giám sát giao thông thông minh có thể được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến này, cho phép phát hiện và phân tích các hành vi bất thường trong giao thông. Theo một nghiên cứu, việc nhận dạng hành vi giao thông không chỉ giúp nâng cao an toàn mà còn hỗ trợ trong việc quy hoạch giao thông và xây dựng chính sách quản lý hiệu quả.

1.1. Khái niệm về hành vi giao thông

Hành vi giao thông được định nghĩa là các hành động của người tham gia giao thông trong quá trình di chuyển. Những hành vi này có thể bao gồm việc dừng lại, rẽ trái, rẽ phải hoặc đi thẳng. Việc nhận dạng các hành vi này là rất quan trọng để phát hiện các hành vi bất thường có thể dẫn đến tai nạn. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng cảm biến điện thoại có thể giúp thu thập dữ liệu chính xác về các hành vi này, từ đó xây dựng các mô hình nhận dạng hiệu quả. Hệ thống thông tin giao thông có thể sử dụng dữ liệu này để cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông.

1.2. Phân tích dữ liệu cảm biến

Phân tích dữ liệu từ cảm biến điện thoại là một bước quan trọng trong việc nhận dạng hành vi giao thông. Dữ liệu thu thập từ các cảm biến như gia tốc kế, con quay hồi chuyển và GPS có thể được sử dụng để xác định các hành động của người tham gia giao thông. Việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại như học máy có thể giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng hành vi. Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các thuật toán phân lớp như Random Forest và Support Vector Machines có thể nâng cao hiệu quả nhận dạng hành vi giao thông.

II. Hệ thống nhận dạng hành vi giao thông

Hệ thống nhận dạng hành vi giao thông dựa trên cảm biến điện thoại có thể được xây dựng để phát hiện các hành động cơ bản như đi thẳng, dừng, rẽ trái và rẽ phải. Việc sử dụng công nghệ thông tin trong giao thông không chỉ giúp nâng cao an toàn mà còn cải thiện hiệu quả quản lý giao thông. Hệ thống này có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích để nhận dạng các hành vi giao thông. Theo một nghiên cứu, việc phát triển hệ thống nhận dạng hành vi giao thông có thể giúp giảm thiểu tai nạn và cải thiện trải nghiệm của người tham gia giao thông. Hệ thống này cũng có thể được tích hợp với các ứng dụng di động để cung cấp thông tin thời gian thực cho người dùng.

2.1. Các hành động giao thông cơ bản

Các hành động giao thông cơ bản bao gồm đi thẳng, dừng, rẽ trái và rẽ phải. Việc nhận dạng chính xác các hành động này là rất quan trọng để phát hiện các hành vi bất thường. Hệ thống nhận dạng hành động có thể sử dụng dữ liệu từ cảm biến di động để phân tích và nhận dạng các hành động này. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng các thuật toán học máy có thể cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng các hành động giao thông cơ bản.

2.2. Phát hiện hành vi bất thường

Phát hiện hành vi bất thường trong giao thông là một trong những mục tiêu chính của hệ thống nhận dạng hành vi. Hệ thống có thể phân tích dữ liệu từ cảm biến điện thoại để xác định các hành vi không bình thường, như lạng lách hoặc chạy quá tốc độ. Việc phát hiện sớm các hành vi này có thể giúp ngăn chặn tai nạn và cải thiện an toàn giao thông. Theo một nghiên cứu, việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại có thể giúp nâng cao khả năng phát hiện hành vi bất thường trong giao thông.

III. Ứng dụng CNTT trong giao thông

Ứng dụng CNTT trong giao thông đã trở thành một xu hướng quan trọng trong việc cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông. Việc sử dụng cảm biến điện thoại để thu thập dữ liệu từ người tham gia giao thông không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng hành vi mà còn hỗ trợ trong việc quy hoạch giao thông. Hệ thống giám sát giao thông thông minh có thể sử dụng dữ liệu này để phát hiện và phân tích các hành vi bất thường, từ đó đưa ra các giải pháp kịp thời. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng công nghệ thông tin trong giao thông có thể giúp giảm thiểu tai nạn và cải thiện trải nghiệm của người tham gia giao thông.

3.1. Lợi ích của ứng dụng CNTT

Ứng dụng CNTT trong giao thông mang lại nhiều lợi ích, bao gồm cải thiện an toàn, giảm thiểu tai nạn và nâng cao hiệu quả quản lý giao thông. Việc sử dụng cảm biến điện thoại để thu thập dữ liệu từ người tham gia giao thông giúp cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho các nhà quản lý. Hệ thống thông tin giao thông có thể sử dụng dữ liệu này để đưa ra các quyết định hợp lý nhằm cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông.

3.2. Thách thức trong ứng dụng CNTT

Mặc dù ứng dụng CNTT trong giao thông mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải một số thách thức. Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ cảm biến điện thoại có thể gặp khó khăn do sự đa dạng của các phương tiện và hành vi giao thông. Ngoài ra, việc đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết. Các nhà nghiên cứu cần tìm ra các giải pháp để khắc phục những thách thức này nhằm nâng cao hiệu quả của hệ thống nhận dạng hành vi giao thông.

06/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu một số khái niệm cơ bản về hành động, hành vi giao thông và hành vi giao thông bất thường. Từ đó, giới thiệu bài toán phân tích hành vi bất thường của người tham gia giao thông dựa trên dữ liệu cảm biến. Khảo sát, tổng hợp, phân tích một số nghiên cứu trước đây về phương pháp, kỹ thuật giải pháp phân tích, xử lý dữ liệu cảm biến; phân tích, nhận dạng, phát hiện hành động, hành vi giao thông nhằm làm rõ các vấn đề của bài toán đặt ra. Từ đó, đề xuất phương pháp nhận dạng hành vi bất thường dựa trên dữ liệu cảm biến của điện thoại.

Chương 2: Giới thiệu bài toán nhận dạng hành động giao thông. Hệ thống nhận dạng được xây dựng thực hiện nhận dạng các hành động giao thông cơ bản dựa trên hướng tiếp cận sử dụng dữ liệu đặc trưng thu được từ việc biến đổi dữ liệu cảm biến bằng tập thuộc tính đề xuất. Tập thuộc tính đặc trưng được lựa chọn phù hợp với yêu cầu bài toán, kết hợp các thuộc tính trên cả miền thời gian và miền tần số cũng như sự đóng góp của tham số Hjorth vào tập thuộc tính. Hệ thống nhận dạng là cơ sở cho hệ thống giải pháp nhận dạng hành vi bất thường ở chương 3.

Chương 3: Dựa trên kết quả của hệ thống nhận dạng hành động, đề xuất giải pháp nhận dạng hành vi giao thông, hành vi bất thường. Thực nghiệm được tiến hành trên cùng một tập dữ liệu với các phương pháp phổ biến khác như DTW, sử dụng kỹ thuật học sâu. Qua đó, làm rõ được ý nghĩa của giải pháp đề xuất. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG HÀNH VI 1.1 Giới thiệu Ngày nay, an toàn giao thông và hỗ trợ lái xe an toàn là một trong những vấn đề đang nhận được sự quan tâm rất lớn từ các nhà quản lý cũng như người dân ở hầu hết các nước trên thế giới.

Theo báo cáo toàn cầu về an toàn giao thông đường bộ của tổ chức WHO, tai nạn giao thông là một trong 10 nguyên nhân làm chết 1.2 triệu người mỗi năm, một số nước có tỉ lệ cao tập trung vào các nước có thu nhập thấp và trung bình[1]. Trong đó, các tác nhân gây tai nạn thường là do hành động, hành vi bất thường của người điều khiển phương tiện. Vì vậy, việc hỗ trợ thông tin cảnh báo cho lái xe trong suốt hành trình của họ là một trong những cách làm hiệu quả để tránh tai nạn xảy ra. Có nhiều nghiên cứu đã thực hiện nhằm giải quyết về vấn đề này, các nghiên cứu tập trung vào hệ thống cảnh báo và hỗ trợ lái xe; có thể chia thành các hướng chính như sau: nhận diện các loại phương tiện (ô tô, xe buýt, tàu hỏa, xe đạp, đi bộ)[2][3]; xác định các kiểu lái xe (lái xe ẩu, lái xe trong tình trạng say rượu, lái xe trong tình trạng mệt mỏi, lái xe trong tình trạng buồn ngủ, lái xe không tập trung)[4][5], phát hiện các sự kiện giao thông bình thường và bất thường (di chuyển, dừng, rẽ trái, rẽ phải, quay đầu với tốc độ nhanh, dừng đột ngột, đánh võng)[6], phát hiện tai nạn [7][8]; phát hiện, nhận dạng chất lượng đường đi và điều kiện, hiện trạng giao thông [8][9], đánh giá mức tiêu thụ năng lượng và ô nhiễm môi trường [9].

Các nghiên cứu trên cho thấy các bài toán phân loại phương tiện, nhận dạng hành động, hành vi giao thông là những bài toán cơ sở, hữu ích nhằm hỗ trợ người tham gia cũng như giám sát các hoạt động giao thông. Trong hệ thống giao thông đường bộ với điều kiện hạ tầng giao thông còn nhiều bất cập, các phương tiện chủ yếu là xe máy, xe đạp và các phương tiện công cộng phổ biến khác, phân tích và phát hiện được hành vi giao thông gặp nhiều khó khăn. Một số hệ thống chuyên dụng, thiết kế cho môi trường khác sẽ khó triển khai trong điều kiện, môi trường đô 7 thị đặc thù ở Việt Nam. Do đó, hướng tiếp cận sử dụng dữ liệu thu từ thiết bị điện thoại thông minh đang được phổ biến rộng rãi ở các đô thị là một trong những giải pháp khả thi.

Vì điện thoại thông minh được sử dụng cho nhiều mục đích cá nhân khác nhau cũng như có giới hạn về năng lượng, sự đa dạng về chủng loại, chất lượng của thiết bị phần cứng dẫn đến yêu cầu cần phải xây dựng hệ thống, giải pháp phân tích, phát hiện hành động, hành vi sao cho phù hợp là một bài toán đặt ra cần được giải quyết. Do vậy, chương này làm rõ các khái niệm cơ bản về hành động, hành vi, hướng tiếp cận bài toán phân tích hành vi giao thông qua việc khảo sát, phân tích những nghiên cứu trước đây về dữ liệu cảm biến, hệ thống và mô hình nhận dạng, phát hiện. Từ đó, xác định phương pháp phân tích hành vi giao thông, phát hiện hành vi giao thông bất thường dựa trên cảm biến gia tốc của điện thoại thông minh.2 Một số khái niệm cơ bản 1.1 Hành động giao thông Hành động giao thông là việc người điều khiển thay đổi trạng thái của phương tiện trong quá trình tham gia giao thông[10]. Hành động giao thông được các đối tượng tham gia lưu thông sử dụng theo mục đích, thói quen của mình.

Thông thường, các hành động được phân biệt dựa vào hai thay đổi cơ bản đó là thay đổi vận tốc và thay đổi hướng di chuyển của phương tiện. Từ đó, có thể đưa ra một số hành động thường gặp đó là hành động dừng, di chuyển, chờ, quay đầu, đổi hướng sang trái, sang phải, phanh với các tính chất và mức độ khác nhau. Trong hệ thống phân tích, giám sát giao thông, việc định nghĩa và nhận dạng các hành động tùy thuộc vào mục đích, yêu cầu của từng bài toán, dựa trên đánh giá tính chất, mức độ của các hành động đó trong những hoàn cảnh, điều kiện cụ thể để giải quyết yêu cầu đặt ra[11]. Với mục đích nghiên cứu của mình, chúng tôi chỉ tập trung vào bốn hành động cơ bản liên quan đến đổi hướng điều khiển phương tiện và thay đổi tốc độ phương tiện đó là: hành động 8 dừng, hành động đi thẳng, rẽ trái và rẽ phải.

Từ đó, phân tích, đánh giá tính chất của mỗi hành động cơ bản này để phân tích, nhận dạng được hành vi bất thường.2 Hành vi giao thông Hành vi giao thông là sự biểu hiện thay đổi trạng thái của phương tiện theo những cách thức, mức độ, tính chất khác nhau trong quá trình lưu thông [10][11][12] [13]. Hành vi giao thông được đánh giá dựa trên các phương pháp khác nhau. Trong đó, một trong những phương pháp thường được sử dụng đó là dựa trên tính chất cảu một hành động giao thông hoặc sự lặp đi lặp lại của các hành động một cách liên tục trong điều kiện, tình huống và môi trường cụ thể. Do đó, yếu tố mức độ, tính chất của một hành động hoặc sự lặp đi lặp lại chuỗi hành động lặp đi lặp lại là cơ sở quan trọng nhằm đánh giá hành vi giao thông là bình thường hay bất thường.

Sự bất thường của một hành vi có thể được hiểu là những phản ứng hay việc thực hiện điều khiển, sử dụng phương tiện theo những trạng thái không bình thường khi có các yếu tố khách quan, chủ quan tác động đến đối tượng trong quá trình tham gia giao thông. Việc nhận biết, phân biệt được loại hành vi giao thông là điều kiện cơ sở cho các hệ thống, ứng dụng vào những dịch vụ khác nhau nhằm thông tin, phản hồi, điều chỉnh hành vi của cá nhân tham gia giao thông với các mục đích khác nhau như giảm tránh những nguy cơ tiềm ẩn hoặc có thể hỗ trợ xây dựng, phát triển các hệ thống mô phỏng, giám sát, quản lý hệ thống giao thông đô thị. Để nhận dạng hành vi giao thông bất thường có các phương pháp khác nhau. Trong đó, phương pháp thường được sử dụng là đánh giá sự bất thường dựa vào hành vi giao thông bình thường.

Do vậy, việc xác định rõ thế nào là hành vi bình thường và bất thường trong những điều kiện cụ thể là cần thiết nhằm giảm thiểu sự nhầm lẫn khi phân tích, nhận dạng.3 Sử dụng dữ liệu cảm biến để phân tích hành vi Phân tích, nhận dạng hành vi giao thông được thực hiện ở nhiều quốc gia trên thế giới nhằm phân loại được hành vi của người tham gia lưu thông phục vụ cho nhiều mục đích trong các lĩnh vực khác nhau như bảo hiểm, y tế, giao thông cũng như các bài toán quản lý và quy hoạch đô thị. Trong đó, một trong những yêu cầu quan trọng của việc phân tích hành vi là tìm ra những hành vi có nguy cơ tiềm ẩn khi tham gia giao thông như hành vi đi quá tốc độ cho phép hoặc quy định của luật giao thông; hành vi thay đổi tốc độ, hướng điều khiển phương tiện một cách đột ngột; hành vi điều khiển phương tiện trong trạng thái không tỉnh táo hoặc khi say rượu, cũng như một số hành vi giao thông khác trong điều kiện phức tạp của giao thông đô thị. Do sự đặc thù của các vùng miền và yếu tố văn hóa tác động đến hành vi của người điều khiển giao thông khác nhau nên các hệ thống phân tích hành vi đa dạng phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của từng bài toán nên các cách thức xây dựng hệ thống cũng khác nhau. Trong đó, thường sử dụng một trong ba cách thức thông dụng xây dựng hệ thống phân tích hành vi: thứ nhất, tín hiệu từ các thiết bị thu được gửi lên xử lý thực hiện phân tích, nhận dạng trên máy chủ sau đó gửi lại thiết bị nhận thông tin thông qua hạ tầng mạng.

Thứ hai, là các tín hiệu được thu thập và phân tích, nhận dạng và hiển thị thông tin về hành vi trên chính các thiết bị cá nhân đang sử dụng. Thứ ba, đó là dữ liệu được thu thập trên thiết bị sau đó tiến hành phân tích, nhận dạng, kết quả thu được gửi lên máy chủ để hiển thị, mô phỏng và là thông tin đầu vào cho những ứng dụng, dịch vụ khác. Mỗi dạng hệ thống có những ưu điểm, nhược điểm khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu bài toán cũng như sử dụng loại dữ liệu đầu vào để xây dựng và thiết kế hệ thống. Hiện nay, một số nguồn dữ liệu phổ biến được sử dụng để phân tích hành vi giao thông như đó là dữ liệu hình ảnh, video, âm thanh và dữ liệu cảm biến.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Nhận dạng hành vi giao thông qua cảm biến điện thoại trong luận văn thạc sĩ CNTT" khám phá cách mà công nghệ cảm biến trên điện thoại có thể được sử dụng để phân tích và nhận diện hành vi giao thông. Tác giả trình bày các phương pháp thu thập dữ liệu từ cảm biến, cũng như cách mà dữ liệu này có thể được xử lý để đưa ra những thông tin hữu ích cho việc quản lý giao thông. Một trong những lợi ích lớn nhất của nghiên cứu này là khả năng cải thiện an toàn giao thông và tối ưu hóa lưu lượng xe, từ đó giảm thiểu ùn tắc và tai nạn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực giao thông, bạn có thể tham khảo bài viết Luận văn tốt nghiệp ứng dụng gis và dữ liệu mở xây dựng cơ sở dữ liệu về giao thông của thành phố đà nẵng, nơi mà GIS được áp dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu giao thông. Ngoài ra, bài viết Luận văn thạc sĩ các kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu sử dụng tính toán tiến hóa cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể áp dụng trong nghiên cứu hành vi giao thông. Cuối cùng, bạn có thể tham khảo Luận văn thạc sĩ khai phá dữ liệu với cây quyết định luận văn ths công nghệ thông tin 1 01 10 để hiểu rõ hơn về các phương pháp khai thác dữ liệu có thể hỗ trợ trong việc phân tích hành vi giao thông. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và cái nhìn tổng quan về ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực giao thông.