I. Tổng Quan Về Nhận Diện Hành Động Bằng Radar FMCW Học Sâu
Công nghệ nhận diện hành động đang phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong các ứng dụng thực tế ảo tăng cường. Sự kết hợp giữa hệ thống radar FMCW và học sâu mang lại nhiều kết quả khả quan. Luận văn này trình bày về việc ứng dụng hệ thống radar FMCW mmWave, kết hợp các thuật toán nhận diện dựa trên mô hình học sâu như CONV1D, LSTM và Transformer trong bài toán nhận dạng hành động. Các tập dữ liệu được xây dựng bao gồm dữ liệu công bố và dữ liệu tự thu thập. Các mô hình được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu xây dựng được. Theo nghiên cứu của Nguyễn Chánh Trực (2023), mô hình LSTM cho độ chính xác cao nhất (99.17%) so với hai mô hình còn lại, phù hợp cho ứng dụng này.
1.1. Giới Thiệu Các Phương Pháp Nhận Diện Hành Động Hiện Tại
Hiện nay, có nhiều phương pháp nhận diện hành động, bao gồm sử dụng camera, cảm biến tiếp xúc, và radar. Kỹ thuật dựa trên hình ảnh (camera) dễ bị ảnh hưởng bởi ánh sáng và vấn đề bảo mật. Cảm biến tiếp xúc có độ chính xác cao nhưng cồng kềnh. Hệ thống nhận diện hành động bằng radar khắc phục nhược điểm này, không phụ thuộc ánh sáng và thời tiết. Một cảm biến duy nhất thu thập dữ liệu khoảng cách, hướng, vận tốc dựa trên hiệu ứng Doppler. Các thông số này tăng khả năng phân loại và độ chính xác. "Công nghệ nhận diện dựa trên máy ảnh quang học đang được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, công nghệ này còn nhiều hạn chế trong cả phần cứng và phần mềm" (Nguyễn Chánh Trực, 2023).
1.2. Ưu Điểm Vượt Trội Của Radar FMCW Trong Nhận Diện Hành Động
Radar FMCW nổi bật với khả năng hoạt động trong mọi điều kiện ánh sáng và thời tiết. Khác với camera, radar FMCW không bị ảnh hưởng bởi bụi, mưa, hay bóng tối. Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong môi trường công nghiệp hoặc ngoài trời. Hơn nữa, radar FMCW cung cấp thông tin về khoảng cách, vận tốc và góc đến của đối tượng, giúp phân tích hành vi một cách toàn diện hơn. Khả năng này mở ra nhiều tiềm năng trong việc phân loại hành động và xây dựng các hệ thống giám sát thông minh.
II. Thách Thức Trong Nhận Diện Hành Động Bằng Radar FMCW
Mặc dù có nhiều ưu điểm, nhận diện hành động bằng radar FMCW cũng đối mặt với một số thách thức. Xử lý tín hiệu radar phức tạp đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và thuật toán hiệu quả. Nhiễu và sai sót trong dữ liệu radar có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Việc lựa chọn mô hình học sâu phù hợp và huấn luyện nó với đủ dữ liệu là một yêu cầu quan trọng. Luận văn này tập trung vào việc giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến và các kỹ thuật xử lý tín hiệu radar.
2.1. Vấn Đề Xử Lý Tín Hiệu Radar và Giảm Nhiễu
Tín hiệu radar FMCW chứa nhiều thông tin hữu ích, nhưng cũng đi kèm với nhiễu và các yếu tố gây sai lệch. Xử lý tín hiệu radar hiệu quả là rất quan trọng để loại bỏ nhiễu và trích xuất các đặc trưng quan trọng. Các kỹ thuật như lọc Kalman, trung bình trượt và biến đổi Fourier có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng tín hiệu. Việc lựa chọn tham số radar, như băng thông và tốc độ quét, cũng ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.
2.2. Yêu Cầu Về Dữ Liệu Huấn Luyện và Đánh Giá Mô Hình
Mô hình học sâu cần được huấn luyện với một lượng lớn dữ liệu để đạt được độ chính xác cao. Việc thu thập và gán nhãn dữ liệu radar có thể tốn kém và mất thời gian. Cần có các bộ dữ liệu radar chất lượng cao, bao gồm nhiều loại hành động và điều kiện môi trường khác nhau. Việc đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu độc lập là cần thiết để đảm bảo tính tổng quát và khả năng ứng dụng thực tế.
III. Phương Pháp Học Sâu Cho Nhận Diện Hành Động Radar FMCW
Luận văn này khám phá việc sử dụng các mô hình học sâu như CNN, LSTM và Transformer cho bài toán nhận diện hành động từ dữ liệu radar FMCW. CNN có khả năng trích xuất các đặc trưng không gian từ ảnh radar. LSTM phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian, giúp nắm bắt các thông tin về diễn biến của hành động. Transformer có thể xử lý các phụ thuộc xa trong chuỗi thời gian, cải thiện khả năng phân loại hành động phức tạp. Các mô hình này được huấn luyện và đánh giá trên các tập dữ liệu thực nghiệm.
3.1. Ứng Dụng Mạng Nơ ron Tích Chập CNN Trong Nhận Diện
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) hiệu quả trong việc trích xuất đặc trưng từ dữ liệu radar, đặc biệt là từ range-Doppler map. CNN có thể tự động học các bộ lọc để nhận diện các mẫu quan trọng trong tín hiệu radar. Kiến trúc mạng CNN có thể được điều chỉnh để phù hợp với đặc điểm của dữ liệu radar và yêu cầu của bài toán nhận diện hành động.
3.2. LSTM Giải Pháp Cho Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian Radar FMCW
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN), đặc biệt là LSTM, là lựa chọn phù hợp cho việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian từ radar FMCW. LSTM có khả năng ghi nhớ các thông tin quá khứ, giúp nắm bắt diễn biến của hành động. Các cổng trong LSTM kiểm soát luồng thông tin, ngăn chặn hiện tượng biến mất gradient và cải thiện hiệu suất học tập. "Mô hình LSTM sau khi được huấn luyện trên tập dữ liệu này và đánh giá trên tập dữ liệu khác bị giảm độ chính xác ít nhất trong ba mô hình" (Nguyễn Chánh Trực, 2023).
3.3. Transformer và Khả Năng Xử Lý Phụ Thuộc Xa Trong Hành Động
Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ, có khả năng xử lý các phụ thuộc xa trong chuỗi thời gian. Điều này rất quan trọng trong việc nhận diện hành động phức tạp, nơi các phần khác nhau của hành động có thể tương tác với nhau. Cơ chế tự chú ý (self-attention) trong Transformer cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của dữ liệu radar.
IV. Thực Nghiệm và Đánh Giá Hiệu Năng Nhận Diện Hành Động
Luận văn trình bày các kết quả thực nghiệm về nhận diện hành động sử dụng các mô hình học sâu và dữ liệu radar FMCW. Hiệu năng của các mô hình được đánh giá trên các tập dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu công bố và dữ liệu tự thu thập. Các kết quả cho thấy các mô hình học sâu có khả năng phân loại hành động với độ chính xác cao. So sánh hiệu năng giữa các mô hình CNN, LSTM và Transformer được thực hiện để xác định kiến trúc phù hợp nhất cho bài toán.
4.1. Thu Thập Dữ Liệu Radar FMCW Cho Huấn Luyện và Kiểm Tra
Việc thu thập dữ liệu radar FMCW chất lượng cao là rất quan trọng để huấn luyện và đánh giá các mô hình học sâu. Dữ liệu cần bao gồm nhiều loại hành động khác nhau, được thực hiện bởi nhiều người trong các điều kiện môi trường khác nhau. Các thông số radar, như tần số, băng thông và tốc độ quét, cần được lựa chọn cẩn thận để tối ưu hóa chất lượng dữ liệu.
4.2. Đánh Giá Độ Chính Xác Của Mô Hình Trên Các Tập Dữ Liệu
Độ chính xác là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu năng của các mô hình nhận diện hành động. Tuy nhiên, cần sử dụng nhiều chỉ số khác, như độ chính xác, độ phủ và F1-score, để có cái nhìn toàn diện hơn về hiệu năng của mô hình. Việc đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu độc lập là cần thiết để đảm bảo tính tổng quát và khả năng ứng dụng thực tế.
4.3. So Sánh Hiệu Năng CNN LSTM Transformer Cho Radar FMCW
So sánh hiệu năng giữa các mô hình CNN, LSTM và Transformer là rất quan trọng để xác định kiến trúc phù hợp nhất cho bài toán nhận diện hành động từ dữ liệu radar FMCW. CNN có thể hoạt động tốt với các đặc trưng không gian, trong khi LSTM phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian. Transformer có khả năng xử lý các phụ thuộc xa, nhưng có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Kết quả thực nghiệm sẽ giúp xác định ưu nhược điểm của từng kiến trúc.
V. Ứng Dụng Thực Tế Hệ Thống Nhận Diện Bằng Radar FMCW
Luận văn còn phát triển một hệ thống nhận diện hành động sử dụng mô hình đã được huấn luyện và module radar FMCW – IWR1642BOOST, qua đó điều khiển trình ứng dụng âm nhạc trên máy tính từ một số hành động đơn giản. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng thực tế của công nghệ nhận diện hành động bằng radar FMCW trong nhiều lĩnh vực, như điều khiển thiết bị, giám sát sức khỏe và tương tác người-máy.
5.1. Điều Khiển Thiết Bị Thông Minh Bằng Cử Chỉ Radar FMCW
Hệ thống nhận diện hành động bằng radar FMCW có thể được sử dụng để điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà, như đèn, quạt, TV và hệ thống âm thanh. Người dùng có thể thực hiện các cử chỉ đơn giản để bật/tắt thiết bị, điều chỉnh âm lượng hoặc chuyển kênh. Điều này mang lại trải nghiệm người dùng tự nhiên và tiện lợi hơn.
5.2. Giám Sát Sức Khỏe và An Ninh Với Radar FMCW
Công nghệ nhận diện hành động bằng radar FMCW có thể được sử dụng để giám sát sức khỏe và an ninh của người già và người bệnh. Hệ thống có thể phát hiện các hành vi bất thường, như té ngã hoặc bất động, và gửi cảnh báo đến người thân hoặc nhân viên y tế. Trong lĩnh vực an ninh, hệ thống có thể phát hiện các hành vi đáng ngờ, như xâm nhập trái phép hoặc tấn công.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nhận Diện Hành Động
Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về nhận diện hành động sử dụng hệ thống radar FMCW và mô hình học sâu. Các kết quả thực nghiệm cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong nhiều ứng dụng thực tế. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác của mô hình, mở rộng phạm vi ứng dụng và tích hợp với các công nghệ khác.
6.1. Cải Thiện Độ Chính Xác Với Kiến Trúc Mạng Nâng Cao
Cải thiện độ chính xác của mô hình nhận diện hành động là một mục tiêu quan trọng. Các kiến trúc mạng nơ-ron mới, như mạng nơ-ron đồ thị hoặc mạng biến áp cải tiến, có thể giúp tăng cường khả năng trích xuất đặc trưng và phân loại hành động. Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu và chính quy hóa cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất học tập.
6.2. Tích Hợp Radar FMCW Với Các Cảm Biến Khác
Tích hợp radar FMCW với các cảm biến khác, như camera và micro, có thể mang lại thông tin đa dạng và cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận diện hành động. Camera có thể cung cấp thông tin về hình ảnh, trong khi micro có thể thu thập thông tin về âm thanh. Việc kết hợp các nguồn thông tin này có thể giúp hệ thống hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng.
