Development of real time systems to detect and track on duty injured firefighters using advanced signal processing techniques xây dựng hệ thống phát hiện và định vị lính cứu hỏa gặp sự cố khi làm nhiệm vụ sử dụng một số kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến

Nghiên cứu phát triển hệ thống thời gian thực, ứng dụng xử lý tín hiệu tiên tiến để phát hiện và theo dõi lính cứu hỏa bị thương khi làm nhiệm vụ. Đảm bảo an toàn tối đa.

• Tác giả: Phạm Văn Thanh
• Người hướng dẫn: Assoc. Trần Đức Tân
• Trường học: Vietnam National University Ha Noi University of Engineering and Technology
• Chuyên ngành: Electronic Engineering
• Đề tài: Development of Real-Time Systems to Detect and Track On-Duty Injured Firefighters Using Advanced Signal Processing Techniques
• Loại tài liệu: Doctoral Thesis
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. CHƯƠNG 1: OVERVIEW OF THE RESEARCH
• 1.1. Related Studies on Injured Detection
• 1.2. Related Studies on Indoor Positioning
• 1.3. The challenges in study on injury detection and indoor positioning
• 2. CHƯƠNG 2: SYSTEM DESCRIPTION, SENSOR ERRORS ELIMINATION AND MAP PROCESSING
• 2.1. Sensors Errors Elimination
• 2.2. The 3-DOF Accelerometer
• 2.3. The Magnetic Sensor
• 2.4. Map Processing
• 3. CHƯƠNG 3: DEVELOPMENT OF A METHOD TO DETECT INJURED FIREFIGHTERS
• 3.1. Fall Detection Method
• 3.2. Fall Detection Module
• 3.3. Post-fall Recognition Module
• 3.4. The Posture Recognition Estimation
• 3.5. The Vertical Velocity Estimation
• 3.6. Injury Detection for On-Duty Firefighters
• 3.7. The Proposed Fall Detection Algorithm for Firefighter
• 3.8. The Proposed Loss of Physical Performance Detection Algorithm
• 3.9. The CO Detection Algorithm
• 3.10. Result and Discussion
• 4. CHƯƠNG 4: DEVELOPMENT OF A METHOD TO TRACK ON-DUTY INJURED FIREFIGHTERS
• 4.1. The Step Counting Method
• 4.2. Step Length Estimation
• 4.3. The Proposed Method
• 4.4. Results and Discussion
• 4.5. Turning Time and Direction Estimation
• 4.6. Turning Time Estimation
• 4.7. Turning Direction Estimation
• 4.8. Vertical Position Estimation
• 5. CHƯƠNG 5: INDOOR FIREFIGHTER POSITIONING AND TRACKING USING MULTI-SENSOR DATA FUSION AND MAP MATCHING ALGORITHM
• 5.1. Combining Data Fusion and Map Matching to Detect Indoor Position
• 5.2. The Scenarios Testing
• CONCLUSIONS AND FUTURE WORK
• LIST OF PUBLICATIONS
• THE RELATED PUBLICATIONS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF SYMBOLS AND THEIR MEANINGS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES

Tóm tắt

I. Tổng quan về Giám sát và Theo dõi Lính Cứu Hỏa Cách tiếp cận

Bài viết này tập trung vào việc phát triển hệ thống giám sát và theo dõi lính cứu hỏa trong môi trường làm việc nguy hiểm, đặc biệt là khi có thương vong. Mục tiêu là ứng dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến để cung cấp thông tin thời gian thực về vị trí, tình trạng sức khỏe và các nguy cơ tiềm ẩn cho lính cứu hỏa. Hệ thống này có tiềm năng lớn trong việc nâng cao an toàn lính cứu hỏa và cải thiện hiệu quả hoạt động cứu hộ. Theo một nghiên cứu năm 2015, có hàng ngàn lính cứu hỏa bị thương hoặc tử vong trong khi làm nhiệm vụ, nhấn mạnh sự cần thiết của các giải pháp giám sát hiệu quả. Hệ thống này tận dụng các cảm biến lính cứu hỏa để thu thập dữ liệu, sau đó sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu thời gian thực. Mục tiêu cuối cùng là cung cấp một hệ thống hỗ trợ quyết định cho chỉ huy cứu hỏa, cho phép họ đưa ra quyết định thông minh và kịp thời để bảo vệ lính cứu hỏa.

1.1. Ứng dụng IoT trong giám sát lính cứu hỏa thời gian thực

Việc tích hợp IoT trong cứu hỏa cho phép thu thập và truyền dữ liệu từ các thiết bị cảm biến lính cứu hỏa đến trung tâm điều khiển một cách liên tục. Dữ liệu này bao gồm thông tin về vị trí, nhiệt độ, nồng độ khí độc và các chỉ số sinh lý của lính cứu hỏa. Việc sử dụng các giao thức truyền thông không dây như Bluetooth, WiFi hoặc mạng di động đảm bảo truyền thông lính cứu hỏa đáng tin cậy, ngay cả trong môi trường khắc nghiệt.

1.2. Vai trò của Xử lý Tín hiệu trong giám sát thương vong

Các kỹ thuật xử lý tín hiệu đóng vai trò quan trọng trong việc lọc nhiễu, trích xuất thông tin hữu ích và phát hiện các sự kiện quan trọng như té ngã hoặc mất ý thức. Các thuật toán xử lý tín hiệu được sử dụng để phân tích dữ liệu từ cảm biến lính cứu hỏa, giúp xác định thương vong lính cứu hỏa một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này cho phép đội cứu hộ phản ứng kịp thời và cung cấp hỗ trợ y tế cần thiết.

II. Thách thức chính Giám sát và Theo dõi Lính Cứu Hỏa

Mặc dù tiềm năng là rất lớn, việc phát triển hệ thống giám sát và theo dõi lính cứu hỏa cũng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu trong môi trường khắc nghiệt, nơi có nhiệt độ cao, khói dày và nhiễu tín hiệu. Khả năng chịu nhiệt và khả năng chống cháy của các thiết bị thiết bị theo dõi lính cứu hỏa cũng là một yếu tố quan trọng. Ngoài ra, việc tích hợp các hệ thống giám sát vào quy trình làm việc hiện tại của lính cứu hỏa và đảm bảo sự chấp nhận của họ cũng là một thách thức đáng kể. Cuối cùng, chi phí hệ thống cũng cần được xem xét để đảm bảo tính khả thi về mặt kinh tế.

2.1. Vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy của cảm biến

Các cảm biến lính cứu hỏa phải hoạt động chính xác và đáng tin cậy trong môi trường có nhiều nhiễu và biến động. Việc hiệu chỉnh và bảo trì định kỳ là cần thiết để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Các thuật toán lọc và xử lý tín hiệu cũng cần được thiết kế để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.

2.2. Yêu cầu về khả năng chịu nhiệt và chống cháy

Thiết bị theo dõi lính cứu hỏa phải có khả năng chịu nhiệt và khả năng chống cháy để đảm bảo hoạt động trong môi trường nhiệt độ cao. Vật liệu và thiết kế của thiết bị phải đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn nghiêm ngặt. Việc bảo vệ các thành phần điện tử nhạy cảm khỏi nhiệt độ cao là một thách thức kỹ thuật quan trọng.

2.3. Thách thức về chi phí triển khai và bảo trì hệ thống

Chi phí hệ thống bao gồm chi phí phát triển, sản xuất, triển khai và bảo trì. Việc tìm kiếm các giải pháp công nghệ cứu hỏa chi phí thấp mà vẫn đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy là một thách thức quan trọng. Việc bảo trì hệ thống định kỳ cũng cần được tính đến để đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định.

III. Phương pháp Xử lý Tín hiệu Giám sát Lính Cứu Hỏa hiệu quả

Để vượt qua những thách thức này, các nhà nghiên cứu và kỹ sư đã phát triển nhiều phương pháp xử lý tín hiệu tiên tiến để giám sát lính cứu hỏa. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các bộ lọc Kalman để giảm nhiễu, các thuật toán định vị dựa trên mạng cảm biến không dây và các kỹ thuật phân tích dữ liệu thời gian thực để phát hiện các sự kiện nguy hiểm. Việc sử dụng ứng dụng AI trong cứu hỏa cũng đang ngày càng trở nên phổ biến, cho phép hệ thống tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất hệ thống theo thời gian. Hệ thống cảnh báo sớm dựa trên các kỹ thuật này có thể giúp giảm thiểu thương vong lính cứu hỏa và cải thiện an toàn lính cứu hỏa.

3.1. Ứng dụng bộ lọc Kalman để giảm nhiễu trong tín hiệu

Bộ lọc Kalman là một thuật toán ước lượng trạng thái tối ưu, được sử dụng rộng rãi để giảm nhiễu trong các tín hiệu đo được từ cảm biến lính cứu hỏa. Bộ lọc Kalman kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như gia tốc kế, con quay hồi chuyển và cảm biến áp suất, để ước lượng vị trí, vận tốc và hướng của lính cứu hỏa một cách chính xác hơn. Nó sẽ loại bỏ sự không chính xác của dữ liệu cảm biến thô do nhiễu gây ra.

3.2. Thuật toán định vị dựa trên mạng cảm biến không dây

Mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng để xác định vị trí lính cứu hỏa trong nhà một cách chính xác. Các thuật toán định vị dựa trên mạng cảm biến không dây sử dụng thông tin về cường độ tín hiệu, thời gian đến và góc đến của tín hiệu để ước lượng vị trí của lính cứu hỏa. Chúng có thể tự định vị ngay cả khi không có GPS.

3.3. Phân tích dữ liệu thời gian thực và cảnh báo nguy hiểm sớm

Phân tích dữ liệu thời gian thực từ cảm biến lính cứu hỏa cho phép phát hiện các sự kiện nguy hiểm như té ngã, mất ý thức hoặc nồng độ khí độc tăng cao. Hệ thống cảnh báo sớm có thể cảnh báo cho lính cứu hỏa và đội cứu hộ về những nguy cơ tiềm ẩn, giúp họ phản ứng kịp thời và ngăn chặn thương vong lính cứu hỏa.

IV. Thiết kế Hệ thống Giám sát Hướng dẫn chi tiết và hiệu quả

Một hệ thống giám sát và theo dõi lính cứu hỏa điển hình bao gồm một số thành phần chính. Đầu tiên, các cảm biến lính cứu hỏa được gắn trên trang phục hoặc thiết bị của lính cứu hỏa để thu thập dữ liệu về vị trí, tình trạng sức khỏe và môi trường xung quanh. Thứ hai, một mạng cảm biến không dây được sử dụng để truyền dữ liệu từ các cảm biến lính cứu hỏa đến một trung tâm điều khiển. Thứ ba, một phần mềm phân tích dữ liệu thời gian thực được sử dụng để xử lý dữ liệu và phát hiện các sự kiện nguy hiểm. Cuối cùng, một giao diện người dùng được cung cấp cho chỉ huy cứu hỏa để hiển thị thông tin giám sát và cho phép họ đưa ra quyết định.

4.1. Lựa chọn cảm biến phù hợp Yếu tố quan trọng cần xem xét

Việc lựa chọn cảm biến lính cứu hỏa phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất của hệ thống. Các yếu tố cần xem xét bao gồm độ chính xác, độ tin cậy, khả năng chịu nhiệt, khả năng chống cháy, kích thước, trọng lượng và chi phí.

4.2. Thiết kế mạng cảm biến không dây Tối ưu hóa phạm vi và băng thông

Việc thiết kế mạng cảm biến không dây cần xem xét các yếu tố như phạm vi, băng thông, độ trễ và khả năng mở rộng. Các giao thức truyền thông không dây như Bluetooth, WiFi hoặc mạng di động có thể được sử dụng, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

4.3. Phát triển phần mềm phân tích dữ liệu Xử lý nhanh chóng và chính xác

Phần mềm phân tích dữ liệu thời gian thực cần được thiết kế để xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, phát hiện các sự kiện nguy hiểm và cảnh báo cho người dùng. Các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến và ứng dụng AI trong cứu hỏa có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của phần mềm.

V. Ứng dụng thực tiễn Hệ thống Kết quả và Nghiên cứu điển hình

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của hệ thống giám sát và theo dõi lính cứu hỏa. Các nghiên cứu này cho thấy rằng hệ thống có thể giúp giảm thiểu thương vong lính cứu hỏa, cải thiện an toàn lính cứu hỏa và tăng cường hiệu quả hoạt động cứu hộ. Một số nghiên cứu đã tập trung vào việc phát triển các thuật toán phát hiện té ngã và mất ý thức, trong khi các nghiên cứu khác tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của hệ thống định vị trong nhà. Các kết quả nghiên cứu này cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ cứu hỏa trong việc bảo vệ lính cứu hỏa.

5.1. Nghiên cứu điển hình Phát hiện té ngã và mất ý thức của lính cứu hỏa

Các thuật toán phát hiện té ngã và mất ý thức sử dụng dữ liệu từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển để xác định khi nào một lính cứu hỏa bị té ngã hoặc mất ý thức. Các thuật toán này có thể được sử dụng để tự động cảnh báo cho đội cứu hộ và cung cấp hỗ trợ y tế kịp thời.

5.2. Cải thiện độ chính xác hệ thống định vị lính cứu hỏa trong nhà

Các hệ thống định vị trong nhà sử dụng mạng cảm biến không dây và các thuật toán xử lý tín hiệu để xác định vị trí lính cứu hỏa trong nhà. Các nghiên cứu đang được tiến hành để cải thiện độ chính xác của các hệ thống này, đặc biệt là trong môi trường có nhiều nhiễu và vật cản.

5.3. Đo lường hiệu quả hệ thống So sánh với phương pháp truyền thống

Việc so sánh kết quả hoạt động của đội cứu hỏa có trang bị hệ thống giám sát với đội cứu hỏa không trang bị, đo lường các chỉ số như thời gian phản ứng, số lượng thương vong, và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Nghiên cứu cần sử dụng các bộ dữ liệu, số liệu thống kê để có minh chứng rõ ràng về hiệu quả của hệ thống.

VI. Tương lai Phát triển Hệ thống Triển vọng và Hướng nghiên cứu mới

Tương lai của hệ thống giám sát và theo dõi lính cứu hỏa hứa hẹn nhiều tiến bộ đáng kể. Việc tích hợp ứng dụng AI trong cứu hỏa sẽ cho phép hệ thống tự động học hỏi và thích ứng với các tình huống khác nhau. Việc sử dụng drone để hỗ trợ giám sát và theo dõi lính cứu hỏa cũng đang được nghiên cứu. Ngoài ra, việc phát triển các cảm biến lính cứu hỏa mới và cải tiến các thuật toán xử lý tín hiệu sẽ tiếp tục nâng cao hiệu suất hệ thống và an toàn lính cứu hỏa.

6.1. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo AI để cải thiện hệ thống giám sát

Ứng dụng AI trong cứu hỏa có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lính cứu hỏa và dự đoán các sự kiện nguy hiểm, tối ưu hóa lộ trình di chuyển của lính cứu hỏa và cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định cho chỉ huy cứu hỏa. Việc này đòi hỏi nghiên cứu sâu về các mô hình học máy và khả năng tích hợp chúng vào hệ thống.

6.2. Sử dụng Drone hỗ trợ giám sát và theo dõi lính cứu hỏa từ trên cao

Drone có thể được sử dụng để cung cấp hình ảnh thời gian thực về hiện trường vụ cháy, xác định vị trí lính cứu hỏa và phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn. Việc này có thể giúp chỉ huy cứu hỏa đưa ra quyết định thông minh và kịp thời để bảo vệ lính cứu hỏa. Cần xem xét về các quy định pháp lý và vấn đề an toàn khi sử dụng drone.

6.3. Nghiên cứu phát triển cảm biến mới Nhỏ gọn chính xác bền bỉ

Việc phát triển các cảm biến lính cứu hỏa mới với kích thước nhỏ gọn, độ chính xác cao và khả năng chịu nhiệt tốt sẽ giúp cải thiện hiệu suất hệ thống và an toàn lính cứu hỏa. Các cảm biến này có thể được tích hợp vào trang phục hoặc thiết bị của lính cứu hỏa một cách dễ dàng.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Bối cảnh thực tế cho thấy lính cứu hỏa khi thực hiện nhiệm vụ chữa cháy và cứu nạn cứu hộ phải đối mặt với nhiều nguy cơ gây thương tích và tử vong. Theo số liệu từ các nghiên cứu quốc tế được trích dẫn trong luận án, riêng tại Hoa Kỳ năm 2015 đã có 68.085 lính cứu hỏa bị thương và 64 người hy sinh khi làm nhiệm vụ, trong đó các sự cố xảy ra trực tiếp tại hiện trường cháy chiếm tỷ lệ lớn nhất với khoảng 29.130 vụ (chiếm xấp xỉ 43%). Tại Việt Nam, thống kê ghi nhận hàng nghìn vụ cháy mỗi năm (điển hình như 2.357 vụ năm 2014 và 2.792 vụ năm 2015). Trong điều kiện cháy nổ, việc thiếu hụt các hệ thống hỗ trợ giám sát và định vị thời gian thực khiến lực lượng chỉ huy gặp nhiều trở ngại trong công tác cứu hộ lính cứu hỏa gặp nạn.

Khoảng trống nghiên cứu được chỉ ra là các hệ thống giám sát và phát hiện ngã hiện có chủ yếu thiết kế cho người cao tuổi hoặc bệnh nhân với chuyển động chậm, không tương thích với các hoạt động cường độ cao và phức tạp của lính cứu hỏa. Hệ thống cảnh báo an toàn cá nhân PASS (Personal Alert Safety System) phát âm thanh báo động 95 dB khi người dùng bất động, tuy nhiên âm thanh này dễ bị lấn át bởi tiếng ồn hiện trường (tiếng động cơ, còi hú, thiết bị chữa cháy, tiếng sụp đổ kết cấu), dẫn đến thương vong đáng tiếc như các vụ cháy tại Worcester (6 lính cứu hỏa tử nạn) hay Charleston (9 lính cứu hỏa tử nạn). Bên cạnh đó, hệ thống định vị dựa trên hạ tầng lắp đặt sẵn (như Wi-Fi Access Points, UWB, máy phát tín hiệu cố định) dễ bị phá hủy bởi ngọn lửa và nhiệt độ cao, đồng thời không khả thi ở các công trình chưa được thiết lập thiết bị từ trước.

Mục tiêu tổng quát của luận án là nghiên cứu và phát triển phương pháp phát hiện sự cố và theo dõi vị trí trong nhà của lính cứu hỏa theo thời gian thực mà không phụ thuộc vào hạ tầng lắp sẵn, thông qua kỹ thuật xử lý tín hiệu đa cảm biến kết hợp thông tin bản đồ công trình. Luận án đặt ra 5 nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Tổng quan các tài liệu, công trình nghiên cứu liên quan về hệ thống phát hiện chấn thương và định vị trong nhà.
2. Lựa chọn cảm biến, thiết kế phần cứng hệ thống, hiệu chuẩn cảm biến, hợp nhất dữ liệu cảm biến và xử lý bản đồ.
3. Phân loại hoạt động và phát hiện lính cứu hỏa bị nạn (phát hiện ngã, mất khả năng vận động và cảnh báo nồng độ khí CO cao).
4. Theo dõi và xác định vị trí lính cứu hỏa trong nhà (đếm bước chân, ước lượng chiều dài bước chân, xác định thời điểm và hướng rẽ, ước lượng độ cao).
5. Tối ưu hóa thuật toán dựa trên mô hình cây quyết định (Decision Tree) nhằm giảm độ phức tạp tính toán, tiết kiệm năng lượng và đáp ứng điều kiện vận hành thời gian thực.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tín hiệu động học chuyển động, thông số môi trường (áp suất, từ trường, nồng độ khí CO) của lính cứu hỏa và các thuật toán xử lý tín hiệu phục vụ phát hiện tai nạn và định vị công trình kín.
• Phạm vi không gian: Môi trường bên trong các tòa nhà, công trình xảy ra sự cố cháy nổ.
• Phạm vi thời gian và địa điểm thực hiện: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 9/2017 đến tháng 8/2021 tại Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội) phối hợp với Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Phenikaa và Trường Đại học Phòng cháy chữa cháy (UFPF), bảo vệ năm 2022.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã hệ thống hóa và phân tích các nhóm nghiên cứu liên quan đến phát hiện thương tích và định vị trong nhà:

Hướng nghiên cứu	Các công trình tiêu biểu được điểm lại	Ưu điểm ghi nhận	Nhược điểm và hạn chế
Thiết bị cảnh báo âm thanh	Thiết bị PASS của Viện Tiêu chuẩn và Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ (NIST / Homeland Security)	Thiết kế nhỏ gọn, phát tín hiệu âm thanh 95 dB khi người đeo bất động trong khoảng thời gian định trước	Kém hiệu quả trong đám cháy lớn do tạp âm môi trường che lấp âm thanh; không cung cấp tọa độ vị trí
Thị giác máy tính và Camera	Các nghiên cứu sử dụng Camera RGB và Camera độ sâu Microsoft Kinect	Độ chính xác nhận dạng tư thế tương đối cao trong điều kiện phòng thí nghiệm	Mất tác dụng hoàn toàn trong môi trường nhiều khói, tầm nhìn bị che khuất; vi phạm quyền riêng tư
Định vị dựa trên hạ tầng lắp sẵn	Hệ thống sử dụng Access Points, UWB, máy phát sóng, siêu âm, radar Doppler	Độ chính xác định vị cao	Hạ tầng dễ bị ngọn lửa và nhiệt độ phá hủy; chi phí cao; không thể áp dụng cho các tòa nhà chưa trang bị sẵn
Cảm biến đeo trên cơ thể (Wearable / IMU)	Nghiên cứu của Paola Pierleoni et al., dự án Proetex, các hệ thống gắn trên cổ tay, thắt lưng, ngực, mắt cá chân	Tính cơ động cao, không phụ thuộc hạ tầng tòa nhà, có thể mặc bên trong trang phục bảo hộ	Sai số trôi (drift error) và sai số tích lũy lớn; việc gắn nhiều vị trí gây vướng víu cho lính cứu hỏa
Thiết bị di động thông minh (Smartphone / Smartwatch)	Các nghiên cứu tận dụng cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển trên điện thoại	Tận dụng phần cứng sẵn có	Cảm biến thương mại có độ lệch lớn giữa các dòng máy; cử động tay của đồng hồ tạo nhiều cảnh báo giả
Ước lượng chiều dài bước đi	Mô hình Weinberg, mô hình của Gu-Min Jeong	Đơn giản hóa quá trình tính toán khoảng cách di chuyển	Tham số cố định, chưa thích ứng tốt với sự thay đổi linh hoạt giữa các trạng thái đi bộ, chạy và bò

Khoảng trống học thuật mà luận án lựa chọn giải quyết là: Xây dựng một giải pháp tích hợp phần cứng nhỏ gọn đặt trong túi quần, sử dụng đơn khối cảm biến quán tính (IMU) kết hợp cảm biến áp suất và cảm biến khí độc, áp dụng thuật toán cây quyết định và xử lý hình thái học bản đồ để khử sai số tích lũy, phát hiện chính xác các trạng thái ngã/bất tỉnh đặc thù của lính cứu hỏa (như đang bò rồi ngất, ngã đập đầu gối) và tái tạo đường đi trong nhà mà không cần lắp đặt bất kỳ trạm phát phụ trợ nào.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết, mô phỏng số học, đo đạc thực nghiệm và tham vấn ý kiến chuyên gia phòng cháy chữa cháy:

1. Khung lý thuyết và mô hình tính toán:

   • Gia tốc tổng hợp (Root Mean Square - RMS): Đo lường biến thiên gia tốc trên ba trục $A_x, A_y, A_z$ theo công thức: $$Acc(t) = \sqrt{A_x(t)^2 + A_y(t)^2 + A_z(t)^2}$$ Tín hiệu chuẩn hóa tính theo đơn vị trọng trường $g$ ($g = 9{,}81\text{ m/s}^2$): $Acc_{norm}(t) = \frac{Acc(t)}{9{,}81}$.
   • Mô hình Cây quyết định (Decision Tree): Sử dụng các ngưỡng động và logic phân nhánh tuần tự thay cho các mạng học máy phức tạp, giúp giảm thiểu độ phức tạp tính toán và tiêu thụ năng lượng của vi điều khiển, đảm bảo xử lý thời gian thực.
   • Biến đổi độ cao khí áp: Ước lượng độ cao tương đối $H_k$ (mét) từ áp suất đo được $P_k$ so với áp suất chuẩn tại mực nước biển $P_0 = 1013{,}25\text{ hPa}$: $$H_k = 44330 \times \left(1 - \left(\frac{P_k}{P_0}\right)^{0{,}190295}\right)$$
   • Xử lý hình thái học toán học (Mathematical Morphology): Áp dụng hai phép toán Co (Erosion) và Giãn (Dilation) trên ảnh nhị phân của sơ đồ mặt bằng: $$\text{Dilation: } A \oplus B = {z \mid (\hat{B})_z \cap A \neq \emptyset}$$ $$\text{Erosion: } A \ominus B = {z \mid (B)_z \subseteq A}$$ Sử dụng phần tử cấu trúc kích thước $7 \times 7$ để giữ lại kết cấu tường chính và $4 \times 4$ để giữ cầu thang, cửa sổ; sau đó kết hợp phép toán logic AND.
   • Thuật toán Flood Fill: Áp dụng để xác định ranh giới kín của sàn nhà và tính toán tỷ lệ bản đồ (Map Scale) giữa số lượng pixel và kích thước thực tế (cm).

2. Kỹ thuật khử sai số và lọc tín hiệu:

   • Hiệu chuẩn sai số hệ thống: Đo gia tốc ở các hướng dương ($a^+$) và âm ($a^-$) trên từng trục để tính hệ số tỷ lệ $K$ và giá trị bù lệch $Offset$: $$Offset = \frac{a^+ + a^-}{2}$$
   • Hiệu chuẩn từ kế: Sử dụng hàm magcal trong phần mềm MATLAB 2019b để tính toán ma trận hiệu chuẩn elipxoit, đưa dữ liệu từ trường về gốc tọa độ.
   • Khử sai số ngẫu nhiên: Áp dụng bộ lọc Kalman đơn giản (Simple Kalman filter) với các tham số trạng thái $A = 1, P = 1, u = 0, Q = 0$ (phương sai quá trình rất nhỏ) để làm mượt tín hiệu gia tốc, từ trường và áp suất mà vẫn bảo toàn biên dạng sóng:
     • Cập nhật thời gian: $\hat{X}k^- = \hat{X}{k-1}$, $P_k^- = P_{k-1} + Q$
     • Cập nhật phép đo: $K_k = \frac{P_k^-}{P_k^- + R}$, $\hat{X}_k = \hat{X}_k^- + K_k(Z_k - \hat{X}_k^-)$, $P_k = (1 - K_k)P_k^-$

3. Nguồn dữ liệu và công cụ thực nghiệm:

   • Dữ liệu thực nghiệm thu thập: Ghi nhận từ các tình nguyện viên thực hiện các hoạt động hàng ngày (ADLs) và các hoạt động nghiệp vụ cứu hỏa (OADs) như đi bộ, chạy, bò, ngã về phía trước, ngã nghiêng, di chuyển bằng thang máy, di chuyển trong hành lang và các phòng chức năng.
   • Bộ dữ liệu công cộng (Public Datasets): Sử dụng các tập dữ liệu chuẩn quốc tế về phát hiện ngã (như dataset của tác giả Paola Pierleoni et al. và các dataset mở) để đối sánh độc lập.
   • Tần số lấy mẫu: Cố định ở mức 50 Hz trên khối vi điều khiển tích hợp.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu (Overview of the Research)

Chương 1 trình bày chi tiết bức tranh toàn cảnh về các nghiên cứu phát hiện chấn thương và định vị trong nhà. Tác giả phân tích các nguyên nhân dẫn đến thương tích của lính cứu hỏa tại hiện trường, làm rõ sự khác biệt căn bản giữa hành vi vận động của lính cứu hỏa (như mang vác nặng, trườn, bò, đổi hướng đột ngột trong không gian hẹp) so với người cao tuổi. Chương này vạch rõ các thách thức kỹ thuật khi sử dụng hệ thống quán tính giá rẻ, bao gồm hiện tượng tích lũy sai số theo thời gian, trôi điểm không và nhiễu môi trường, từ đó xác lập sự cần thiết của việc tiếp cận bài toán bằng kỹ thuật hợp nhất dữ liệu đa cảm biến kết hợp mô hình hóa bản đồ.

Chương 2: Mô tả hệ thống, khử sai số cảm biến và xử lý bản đồ (System Description, Sensor Errors Elimination and Map Processing)

Chương 2 mô tả chi tiết kiến trúc phần cứng và các thuật toán tiền xử lý:

• Cấu trúc hệ thống: Gồm khối phát (Transmitter) đeo trong túi quần lính cứu hỏa và khối thu (Receiver) đặt tại trạm chỉ huy bên ngoài tòa nhà, giao tiếp không dây qua mô-đun nRF2401. Cảm biến khí MQ7 (dải đo 20–2000 ppm CO) được gắn trực tiếp trên mặt nạ phòng độc để đo nồng độ khí độc.
• Khử sai số cảm biến: Thực hiện hiệu chuẩn tĩnh và áp dụng bộ lọc Kalman đơn giản cho cảm biến gia tốc 3 bậc tự do (3-DOF), cảm biến từ trường 3-DOF và cảm biến áp suất BMP180.
• Xử lý bản đồ mặt bằng: Bản đồ kiến trúc dạng ảnh xám được chuyển đổi sang ảnh nhị phân với ngưỡng phân tách $0{,}5$. Áp dụng kết hợp các phép toán Co (Erosion) và Giãn (Dilation) với hai phần tử cấu trúc $7 \times 7$ và $4 \times 4$ để loại bỏ toàn bộ vật dụng nội thất không cố định (bàn, ghế, giường, thiết bị vệ sinh), chỉ giữ lại các kết cấu khung vững chắc gồm tường bao, cửa sổ và cầu thang. Thuật toán Flood Fill được áp dụng để tính toán kích thước thực tế của từng điểm ảnh trên sàn nhà và xử lý các cấu trúc sàn hở.

Chương 3: Phát triển phương pháp phát hiện lính cứu hỏa bị nạn (Development of a Method to Detect Injured Firefighters)

Chương 3 tập trung xây dựng thuật toán phát hiện ngã và mất khả năng vận động thời gian thực:

• Mô-đun phát hiện ngã (Fall Detection Module): Quá trình ngã được phân tách thành 3 giai đoạn: rơi tự do (gia tốc $Acc$ giảm xuống dưới ngưỡng dưới $LFT$), va chạm với mặt sàn (gia tốc tăng vọt vượt ngưỡng trên $UFT$ trong khoảng thời gian $t_{FE}$), và trạng thái nằm yên sau va chạm (gia tốc dao động quanh $1g$).
• Mô-đun nhận dạng sau ngã (Post-fall Recognition Module): Sau khi phát hiện va chạm $2$ giây, thuật toán kiểm tra góc nghiêng $\theta$ (Theta angle), góc Pitch và Roll cùng vận tốc thẳng đứng để xác nhận tư thế nằm bất động, loại bỏ các trường hợp ngồi xuống hoặc cúi người nhanh.
• Mô-đun phát hiện mất khả năng vận động (Loss of Physical Performance): Nhận diện trạng thái kiệt sức hoặc ngất khi lính cứu hỏa đang trườn/bò rồi dừng lại bất thường. Thuật toán kết hợp tín hiệu gia tốc và áp suất khí quyển để phân biệt chính xác giữa việc lính cứu hỏa bất tỉnh với trường hợp đứng yên trong thang máy đang di chuyển lên/xuống.
• Mô-đun cảnh báo khí CO: Liên tục giám sát nồng độ CO từ cảm biến MQ7 để đưa ra cảnh báo kịp thời cho lính cứu hỏa kích hoạt bình khí thở nén SCBA, giúp tối ưu hóa thời gian sử dụng lượng khí thở hữu hạn (30, 45 hoặc 60 phút).

Chương 4: Phát triển phương pháp theo dõi lính cứu hỏa khi làm nhiệm vụ (Development of a Method to Track On-Duty Injured Firefighters)

Chương 4 giải quyết bài toán định vị chuyển động bộ hành (Pedestrian Dead Reckoning - PDR):

• Thuật toán đếm bước chân độ chính xác cao: Đề xuất 4 đặc trưng lọc tín hiệu gồm: khoảng cách đỉnh tối thiểu (minimal peak distance), độ nổi bật đỉnh tối thiểu (minimal peak prominence), ngưỡng động thích ứng (dynamic thresholding), và khử rung động giả (vibration elimination). Kết hợp tính chu kỳ và tính tương đồng của tín hiệu gia tốc để loại bỏ hoàn toàn các bước chân giả (false walking).
• Ước lượng chiều dài bước thích ứng: Cải tiến từ mô hình Weinberg thông qua việc hiệu chỉnh tham số $K$ thích nghi theo chiều cao của từng cá nhân và trạng thái di chuyển (đi bộ thông thường, đi nhanh, chạy hoặc bò), không yêu cầu cố định hướng trục cảm biến.
• Ước lượng thời điểm và hướng rẽ: Sử dụng từ kế 3 trục gắn ở túi quần. Do trục $M_y$ luôn song song với trọng trường Trái Đất nên giá trị $M_y$ ít biến thiên, trong khi $M_x$ và $M_z$ thay đổi rõ rệt khi người dùng đổi hướng. Thuật toán phân tích biến thiên kết hợp $M_x$ và $M_z$ đã chuẩn hóa để xác định chính xác thời điểm và góc rẽ.
• Xác định vị trí thẳng đứng (Tầng nhà): Phân tích dữ liệu biến thiên độ cao từ áp kế BMP180 qua bộ lọc Kalman để xác định việc thay đổi số tầng khi di chuyển bằng thang bộ hoặc thang máy.

Chương 5: Định vị và theo dõi lính cứu hỏa trong nhà sử dụng kết hợp đa cảm biến và thuật toán khớp bản đồ (Indoor Firefighter Positioning and Tracking Using Multi-Sensor Data Fusion and Map Matching Algorithm)

Chương 5 hợp nhất toàn bộ các kết quả tính toán từ bước chân, chiều dài bước, góc rẽ, độ cao tầng và thông tin sự cố lên bản đồ mặt bằng số học:

• Thuật toán khớp bản đồ (Map Matching): Tọa độ ước lượng được đối chiếu trực tiếp với sơ đồ sàn đã đơn giản hóa ở Chương 2. Các điểm tọa độ ước lượng rơi vào vị trí xuyên qua tường hoặc ngoài biên kết cấu công trình sẽ tự động được hiệu chỉnh về hành lang hoặc cửa phòng thực tế.
• Thực nghiệm các kịch bản từ đơn giản đến phức tạp: Kiểm thử hệ thống qua nhiều tình huống: đi bộ tự do trong phòng, di chuyển dọc hành lang thẳng, đi vòng quanh tòa nhà, di chuyển qua nhiều khúc rẽ (từ 2 đến 10 lần rẽ) kết hợp lên xuống các tầng. Kết quả hiển thị trực quan quỹ đạo chuyển động và vị trí gặp nạn trên màn hình máy tính trạm của người chỉ huy với độ ổn định cao.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đã đạt được các đóng góp khoa học và thực tiễn:

1. Về mặt lý luận và phương pháp:

   • Xây dựng thành công thuật toán hợp nhất dữ liệu từ cảm biến gia tốc 3 trục, con quay hồi chuyển 3 trục, từ kế 3 trục, áp kế BMP180 và cảm biến khí MQ7. Phương pháp cho phép phát hiện đồng thời hiện tượng ngã đột ngột và hiện tượng mất khả năng vận động (bò rồi ngất), cảnh báo mức độ khí CO nguy hiểm để quản lý bình khí thở SCBA, ước lượng số bước, chiều dài bước chân thích ứng, xác định hướng rẽ và tầng nhà.
   • Đề xuất giải pháp đếm bước chân mới dựa trên 4 đặc trưng cốt lõi: khoảng cách đỉnh tối thiểu, độ nổi bật đỉnh tối thiểu, ngưỡng động và bộ lọc khử rung động. Thuật toán kết hợp các ràng buộc về tính chu kỳ và độ tương đồng tín hiệu, giúp khắc phục triệt để hiện tượng đếm thừa bước do rung lắc ngẫu nhiên hoặc cử động tại chỗ.
   • Thiết lập mô hình ước lượng chiều dài bước thích ứng theo hệ số chiều cao và trạng thái vận động, nâng cao tính linh hoạt do không yêu cầu thiết lập trước môi trường hay cố định cứng trục đo.

2. Về mặt thực tiễn và giải pháp ứng dụng:

   • Chế tạo thiết bị phần cứng nhỏ gọn, tiêu thụ năng lượng thấp, có thể đặt gọn trong túi quần lính cứu hỏa và tích hợp trên mặt nạ phòng độc.
   • Xây dựng quy trình xử lý bản đồ số tự động hóa thông qua các phép toán Co/Giãn hình thái học và thuật toán Flood Fill, giúp loại bỏ nhiễu nội thất và trích xuất tỷ lệ xích bản đồ phục vụ công tác chỉ huy tác chiến chữa cháy.
   • Cung cấp giải pháp định vị độc lập không cần hạ tầng trạm phát, giúp rút ngắn thời gian tìm kiếm cứu nạn lính cứu hỏa bị cô lập trong công trình.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và nội dung công bố của tác giả:

• Hạn chế: Các thử nghiệm chủ yếu được tiến hành với các tình nguyện viên mô phỏng lại các hoạt động cứu hỏa và ngã trong môi trường thực nghiệm kiểm soát; dải nhiệt độ vận hành thực tế của đám cháy lớn có thể tác động đến độ bền nhiệt của vỏ thiết bị và độ trôi nhiệt của các cảm biến MEMS giá rẻ.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Tiếp tục tối ưu hóa thuật toán định vị trong các công trình có kết cấu kim loại phức tạp (nơi từ trường bị biến dạng mạnh); nghiên cứu vật liệu chống cháy bảo vệ phần cứng; mở rộng thử nghiệm trong các cuộc diễn tập thực địa quy mô lớn của lực lượng Cảnh sát Phòng cháy chữa cháy và Cứu nạn cứu hộ.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu cho:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học, kỹ sư ngành Điện tử, Viễn thông, Kỹ thuật Y sinh và Tự động hóa: Tham khảo phương pháp lọc tín hiệu Kalman, giải thuật xử lý tín hiệu cảm biến quán tính (IMU), kỹ thuật xử lý hình thái học ảnh và thuật toán PDR không hạ tầng.
• Giảng viên và cán bộ nghiên cứu tại các trường đào tạo PCCC: Tham khảo mô hình phân loại trạng thái hoạt động của lính cứu hỏa, phương pháp giám sát an toàn cá nhân và ứng dụng công nghệ thông tin trong tác chiến chữa cháy.
• Các đơn vị phát triển thiết bị cứu nạn cứu hộ: Ứng dụng quy trình thiết kế phần cứng, thuật toán đếm bước và giải pháp hợp nhất bản đồ vào việc thương mại hóa các thiết bị giám sát an toàn cho lực lượng thực thi nhiệm vụ đặc biệt.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao hệ thống không sử dụng công nghệ định vị GPS hoặc mạng Wi-Fi/UWB lắp sẵn trong tòa nhà?
Trả lời: Tín hiệu vệ tinh GPS bị suy hao và mất sóng hoàn toàn khi vào trong các công trình nhà kín hoặc tầng hầm. Đối với các hệ thống dựa trên Wi-Fi, UWB hay máy phát tín hiệu cố định, hạ tầng này dễ dàng bị nhiệt độ cao và ngọn lửa phá hủy khi xảy ra hỏa hoạn, đồng thời đòi hỏi chi phí lắp đặt trước nên không thể áp dụng cho các tòa nhà chưa được trang bị. Hệ thống của luận án sử dụng cảm biến quán tính đeo trên người (PDR) kết hợp bản đồ nên hoạt động hoàn toàn độc lập với hạ tầng tòa nhà.

2. Làm thế nào thuật toán phân biệt được sự cố bất tỉnh với trạng thái đứng yên trong thang máy đang di chuyển?
Trả lời: Thuật toán sử dụng kỹ thuật hợp nhất dữ liệu giữa gia tốc kế và áp kế khí quyển. Khi ở trong thang máy di chuyển, gia tốc chuyển động của cơ thể ở trạng thái nghỉ nhưng áp suất khí quyển ghi nhận từ cảm biến áp suất BMP180 biến thiên liên tục theo độ cao thẳng đứng. Ngược lại, khi lính cứu hỏa bị ngất sau khi bò, dữ liệu áp suất giữ nguyên giá trị độ cao trong khi dữ liệu gia tốc biến đổi từ trạng thái hoạt động sang trạng thái bất động kéo dài.

3. Bốn đặc trưng được đề xuất trong thuật toán đếm bước chân của luận án là gì?
Trả lời: Bốn đặc trưng gồm: (1) Khoảng cách đỉnh tối thiểu (Minimal peak distance) nhằm xác định khoảng thời gian tối thiểu giữa hai bước chân liên tiếp; (2) Độ nổi bật đỉnh tối thiểu (Minimal peak prominence) để nhận dạng đỉnh sóng gia tốc thực của bước đi; (3) Ngưỡng động thích ứng (Dynamic thresholding) tự điều chỉnh theo tốc độ di chuyển; và (4) Bộ lọc khử rung động (Vibration elimination) để loại bỏ các dao động giả do cử động cơ thể tại chỗ gây ra.

4. Cảm biến khí MQ7 được gắn ở vị trí nào và có vai trò gì trong hệ thống?
Trả lời: Cảm biến MQ7 (đo nồng độ khí CO từ 20 đến 2000 ppm) được gắn trực tiếp trên mặt nạ của lính cứu hỏa. Vai trò của nó là đo nồng độ khí CO theo thời gian thực tại hiện trường; nếu nồng độ CO vượt ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ phát tín hiệu cảnh báo yêu cầu lính cứu hỏa sử dụng khí nén từ bình SCBA, còn ở khu vực an toàn sẽ báo hiệu để tiết kiệm lượng khí nén vốn chỉ đủ dùng trong 30–60 phút.

5. Bản đồ công trình được tiền xử lý như thế nào để phục vụ thuật toán khớp bản đồ (Map Matching)?
Trả lời: Sơ đồ mặt bằng được nhị phân hóa với ngưỡng $0{,}5$, sau đó áp dụng phép toán Co (Erosion) và Giãn (Dilation) với phần tử cấu trúc $7 \times 7$ và $4 \times 4$ để xóa bỏ toàn bộ vật dụng nội thất rời (bàn, ghế, giường...), chỉ giữ lại hệ kết cấu chịu lực gồm tường, cửa sổ và cầu thang. Thuật toán Flood Fill sau đó được áp dụng để xác định ranh giới sàn và tính toán tỷ lệ xích chuyển đổi giữa pixel ảnh và kích thước thực tế (cm).

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Phạm Văn Thanh đã giải quyết trọn vẹn bài toán phát hiện tai nạn và theo dõi vị trí trong nhà cho lính cứu hỏa trong điều kiện không có hạ tầng phụ trợ. Thông qua việc hợp nhất dữ liệu từ khối cảm biến quán tính 9 bậc tự do, cảm biến áp suất BMP180, cảm biến khí MQ7 cùng các thuật toán lọc Kalman, nhận dạng cây quyết định và xử lý hình thái học bản đồ, hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện ngã, nhận diện mất khả năng vận động và tái tạo lộ trình di chuyển thời gian thực. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa khoa học vững chắc và giá trị thực tiễn cao, đóng góp thiết thực vào việc bảo vệ tính mạng cho lực lượng phòng cháy chữa cháy và nâng cao hiệu quả công tác cứu nạn cứu hộ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HA NOI UNIVERSITY OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY PHAM VAN THANH DEVELOPMENT OF REAL-TIME SYSTEMS TO DETECT AND TRACK ON-DUTY INJURED FIREFIGHTERS USING ADVANCED SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES DOCTORAL THESIS IN ELECCTRONICS AND TELECOMMUNICATIONS ENGINEERING Ha Noi - 2022 VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HA NOI PHAM VAN THANH DEVELOPMENT OF REAL-TIME SYSTEMS TO DETECT AND TRACK ON-DUTY INJURED FIREFIGHTERS USING ADVANCED SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES Major: Electronic Engineering Code: 9 52 02 03.01 DOCTORAL THESIS IN ELECCTRONICS AND TELECOMMUNICATIONS ENGINEERING Supervised by: Assoc. Tran Duc Tan Ha Noi - 2022 DECLARATION “T hereby declare that the work contained in this thesis is of my own, and it has been written by myself under the supervison of Professor Tran Duc Tan at Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Phenikaa University, Hanoi, Vietnam during the period from September 2017 to August 2021. The thesis has not been previously submitted for a degree or diploma at this or any other higher education institution. I have duly acknowledged all the sources of information which have been used in the thesis.

The thesis content has been partly published in my list of publications as below: 1. Pham Van Thanh, Tuan Khai Nguyen, Duc Anh Nguyen, Nhu Dinh Dang, Huu Tue Huynh, Duc-Tan Tran*, “Adaptive Step Length Estimation Support Indoor Positioning System using Low-Cost Inertial Measurement Units’”’, 2020 IEEE Eighth International Conference on Communications and Electronics, pp. Pham Van Thanh, Le Quang Bon, Nguyen Duc Anh, Dang Nhu Dinh, Huynh Huu Tue, Tran Duc Tan, “Mulfi-Sensor Data Fusion in A Real-Time Support System for On-Duty Firefighters", Sensors 2019 (ISSN: 1424-8220 — SCIE). Van Thanh Pham, Duc Anh Nguyen, Nhu Dinh Dang, Hong Hai Pham, Van An Tran, Kumbesan Sandrasegaran and Duc-Tan Tran, “Highly Accurate Step Counting at Various Walking Speeds Using Low-Cost Inertial Measurement Unit Support Indoor Positioning System ”, Sensors.

Pham Van Thanh, Duc-Tan Tran, Dinh-Chinh Nguyen, Nguyen Duc Anh, Dang Nhu Dinh, S. El-Rabaie and Kumbesan Sandrasegaran, “Development of a Real-time, Simple and High-Accurate Fall Detection System for Elderly Using 3- DOF Accelerometers”, Arabian Journal for Science and Engineering. Pham Van Thanh, Anh-Dao Nguyen Thi, Quynh Tran Thi Thuy, Dung Chu Thi Phuong, Viet Ho Mau and Duc-Tan Tran, “A Novel Step Counter Supporting For Indoor Positioning Based On Inertial Measurement Unit”, 7th international conference on Integrated Circuit, Design, and Verification ICDV), IEEE, pp. Nguyen Van Duong, Pham Van Thanh, Tran Van An, Nguyen Tuan Khai, Duong Thi Thuy Hang, Hoang The Hop and Tran Duc Tan, “Elevator Motion States Recognition Using Barometer Support Indoor Positioning System”, The 7th International Conference in Vietnam on the Development of Biomedical Engineering, IFMBE Proceedings, Springer, pp.

The Hop Hoang, Van Thanh Pham, Thuy Quynh Tran Thi, Huu An Nguyen, Tuan Khai Nguyen and Tan Tran-Duc, “Xdy đựng hệ thong xác định độ cao bên trong nhà và công trình sử dụng đa cảm biến áp suất”, Hội nghị Quốc gia lần thứ XXI về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (The 21st National Conference on Electronics, Communications and Information Technology), 2018, pp. Ha Noi, I6" January, 2022 Author ACKNOWLEDGEMENT I would like to express my sincere thanks to my advisor Assoc. Tran Duc Tan, Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Phenikaa University for the guidance and support throughout the completion of my thesis. My thanks go to all lecturers and people in Faculaty of Electronics and Telecommunications, Universisty of Engineering and Technology, Viet Nam National University Hanoi for their teaching and useful help.

I give my special thanks to leaders, colleagues and Mr. Tran Van An at University of Fire Prevention and Fighting for their help, guidance and financial support in the entire thesis completion process. I am grateful to all people in MEMS lab as well as my students in Universisty of Engineering and Technology, Vietnam National University Hanoi and University of Fire Prevention and Fighting for their contribution. I would also like to greatly thank the Vingroup Innovation Foundation (VINIF) - Vingroup Big Data Institute (VinBigdata) for their grant support and encouragement, which help me overcome financial problems and difficulties.

Last but the most important, I would like to thank my parents, my brother, my sister-in-law because their comfort and support are the power for me going to success. “This work was supported by the Domestic Master/ PhD Scholarship Programme of Vingroup Innovation Foundation”. Ha Noi, 16" January, 2022 CONTENTS 0 0)60500 10117. 4 LIST OF ABBREVIATIONS.LnH* HS HH HH HH TH HH key 7 LIST OF FIGURES.-- Ánh HH HH nọ TT HH Hà HH nh nh n 12 INTRODUCCTTON.

The purpose Of th€S1S. -- - c1 TH TH HH ng 19 3. Objectives and Scope of the 'TH€S1S. Scientific significance and Contributions of the Thesis.

G0 HT HH Ti hệt 23 CHAPTER 1. OVERVIEW OF THE RESEARCH. HH HT HH HH HH HH, 25 1. Related Studies on Injured DetectIOIi.

Related Studies on Indoor Positioning. The challenges in study on injury detection and indoor positioning. SYSTEM DESCRIPTION, SENSOR ERRORS ELIMINATION AND MAP PROCESSING. -- G1 TH Họ Họ ng 31 2.

Sensors Errors ElimInatiO.-- ---- s + xxx vn ng ng iệt 33 2. The 3-DOF AccelerOImef€T. The Magnetic S€nSOF. S123 SH HH ng net 35 2.

Map PTOC€SSITE.- -- G1 HH HH ni 38 2. HH HH HH HT HH HH HH nh gà 43 "“ hoam a. DEVELOPMENT OF A METHOD TO DETECT INJURED FIREEIGHITTERS. Fall Detection Method.

so HH ng Hết 46 3. Fall Detection Module. Post-fall Recognition Module. The Posture Recognition EstimatiOn.

_ The Vertical Velocity EstimatiOn. Injury Detection for On-Duty Firefighters. | The Proposed Fall Detection Algorithm for FEirefighter. The Proposed Loss of Physical Performance Detection Algorithm for 2i 0.

The CO Detection Algorithm. Result and IDDISCUSSIOH. HH HH nh ệt 61 3. The Experimental ResuÏ(§.

Fall Detection ResuÏtS. Loss of Physical Performance Detection. The High CO Level Alerting Algorithm. The Comparison on the Experimental Data.

The Comparison on Public Datasets .- --- 5+ 5<<<<<<se+sss 71 Kha. DEVELOPMENT OF A METHOD TO TRACK ON- DUTY INJURED FIREFIGHTERS. The Step Counting Method.-- ---c s11 1v vn vn kg kg rưy 80 4. Step Length ESfImafIOT.

_ The Proposed Method. Results and DISCuSSIOH. Turning Time and Direction ESfImafIOT. Turning Time Estimation.

Turning Direction Estimation. Vertical Position Estimation. G1 HH HH tp 124 CHAPTER 5. INDOOR FIREFIGHTER POSITIONING AND TRACKING USING MULTI-SENSOR DATA FUSION AND MAP MATCHING ALGOIRITHM.

Combining Data Fusion and Map Matching to Detect Indoor Position. The Scenarios T€S(Ing.-- Sn St HH ri, 126 5. 135 CONCLUSIONS AND FUTURE WOIRK. 65G cĂS se ĂSsSSesee 136 LIST OF PUBLICA TIONNS.0 0600080080906 138 THE RELATED PUBLICATIONS .0009 000800600906 141 LIST OF ABBREVIATIONS 3-DOF | Three Degrees Of Freedom | _ADLs| Activities ‘of Daily Living mm „CO _ “Carbon Monoxide 7777777777777.

_CO; - 'Carbon Dioxide 77mm _COHb|BloodCarboxyhemoglobin | -—FFT _ ‘FastFourier Transform mm GP |Global Positioning System CCé;SCsS ~ 1OS _ | iPhoneOperating System (Apple) = sti‘; ;CSCSTM*” cóPC Vinter-Integrated Circuit 777mm "IC. |IncidentCommander CC a IMU [Inerial Measurement Unit 00) ~ MEMS |Micro-Electro-Mechanical systems | ~ NFPA|National Fire Protection Association ị SỈOADs _ “On-Duty Activities T777. sócPAA _ “Piecewise Aggregate Approximation 77m SỐPASS _ ‘Personal Alert Safety System 7777777777777. _ ppm = |PartsPerMillions = 77C | aRMS _ “Root Mean Square nnn "0 receiver operating characteristic curve curve ị a SAX |S ymbolic Aggregate approximation 7777 _ SCBA|Self-Contained Breathing Apparatuses CS cócSpO; |SaturationofPeripheralOxygn | soSVM_ “Support Vector Machine ns wUFPE | University of Fire Prevention and Fighting =—=—Ss=~<CS SỐ|| AAAaAaaAaä vs U.

Occupational Safety and Health Administration Code of Federal | Regulations | _ Acc | Accuracy as —_FN - “False Negative 00s FP |FalsePositive = HHaaaaaäa _ Sen _ ‘Sensitivity T777. "TN - “HN Negative CỐ —_ TP ITRWPSHW LIST OF SYMBOLS AND THEIR MEANINGS SYMBOLS MEANINGS mm. Ô The Acceleration Of Gravity On The Surface Of The | Earth At Sea Level | |_——---------- nnn nnn nn ed The Accelerations Measure In Positive (a*) And| Negative (a~) Of Ax, Ay And Az Axes |_——-—-—--—- nnn nnn ed The Accelerations Measure In Positive (a*) And | Negative (a~) Of Ax, Ay And Az Axes After Multiple | With K Factor. ÔÔÔ The Root Mean Square (Rms) Of Acceleration Along | Ax, Ay, And Az Axes At Time t |~~~~~~~~~~~~~~~~~=~~~~~=~~~~~~~~~~=~~~~~~~~=~=~~~~~~~~=~=~=~~~~~==~=~=~===~====~=~=~=z========~=~=====================~===~e.ÌÔ Threshold Until It Exceeds The UFT Threshold.

LFT Lower Fall Threshold ị -~' UFT |UpprFalThehold | 6|The Angle Between Ay AndGravity tS v |Vertical Velocity | — | The Threshold To DistinguishBetween“The Rest And ehreshold The Active States | UnS. "The Upper Threshoid ~——=S*~<“<~*~*~<“<~S~S~S UeThe Upper Threshold to check the post-fall condition Ly The Lower Threshold to check the post fall condition ee The Theta Angle ~=~=~=~*SC*CS*~*~“C~<—S~S — YPRÍThe Yaw, Pitch,AndRoll Angles sts—S ~The UpperThreshold To Check“Loss” OF Physical: “mov Performance Condition | The Lower Threshold To“Check Loss OF Physical. “man Performance Condition | xaAattitudeC The Altitude Variations =S=SOS*~=C“—~*~=*~“—~*~*~‘—~s~s~*~S Ay 7 |[ThAtuteChngEe ~ Ef | The Minimal Number Of Samples tisị Mmxwwin_size — - ‘The WindowSie Ts The Average Time Period To Perform Each Step — Averp |The Average DynamicThresholding = - Th) | Fluctuated Value~=~SC*~C~<“<—s~<—S~S ' Den | The Difference Between Acc(j) And The Gravity ` Acceleration Tp The Time Range Between TwoNeighboringPeak "treakix, ANd tpeax, | The Time Of Peak(I+l)AndPeak() | 8 The Similarity Between Two Neighboring Peaks ””” Kg Kilogam i(ai‘“‘:OCOO!OOOO 10 E The Number Of The Estimated Steps T The Number Of Reference Steps 11 LIST OF FIGURES Figure 0. US firefighter injuries by type of duty during 2015 [45].

The block diagram of the proposed sySfem. The recorded data with and without using the simple Kalman filter. The Magnetic fields along Ax, Ay and Az before and after using the simple Kalman filter. The signal from the magnetic sensor before and after calibration.

The altitude signal comparison between with and without using the simple €1 0ï: 1. The position of CO sensor on the masK.---- «+ +sss++s<++sss++sss+ 38 Figure 2. The binary image of a floor used in experimental testing. The map simplification aÏgOr1thim.

The Erosion and Dilation operations [17] .-«---««++<<++see++es++ 41 Figure 2. The result of applying Erosion and Dilation with structuring element size of (7 7) 0i00‹ 0i i0. The result of applying Erosion and Dilation with structuring element size of (4 x 4) for keeping windows and S{21TS.- - c1 vn rey 42 Figure 2. The Map simplification achieved after using Erosion and Dilation OPCTALIONS 2277777.

The floor size detected after applying the flood fill algorithm. The unclosed floor Structure. The floor size detected after applying the dilation operation and flood FUN ANGOLA. The proposed fall detection algorIthm.-- --- «+ ++-ss+++se++seexsssss 47 Figure 3.

An example of a fall event and the UFT, LFT and tFE thresholds. The time cycle of 6 walking Steps .-- - 5 vs set 49 Figure 3. The different states of the user along three axes Ax, Ay and Àz. The values of acceleration, Velocity and Theta angle of a volunteer when transiting between activities: standing — walking — sitting — walking — lyIng.

The injury detection algorithm for firefiglhf€TS. The proposed fall detection algOr1thim. -- «<< £+se+se+sessesses 56 Figure 3. Firefighters move through the narrow paths or SpaC€S.

The proposed loss of physical performance detection algorithm. The high CO level alerting algOr1thim. 5 5s ss>+xesseese 60 Figure 3. The volunteer is carrying the support device in his trouser pocket in the crawling state viewed from a side (a) and from above (Đ).

(a) The RMS of acceleration of a fall forward from standing, first impact on knees; (b) the theta angle; (c) the pitch and roll angÌes. The loss of physical performance because of the accident (crawling then falling); (a) the RMS of accelerometer data; (b) the barometric data. The loss of physical performance because of moving up in an elevator; (a) the RMS of accelerometer data; (b) the barometric datfa. a) Testing and measuring the CO level in the fire; b) the measured CO MU 4.