Thiết kế hệ thống hỗ trợ người lái ứng dụng IoT AI: Giải pháp thông minh cho tương lai

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Hiếu
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Quang Huy
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật cơ điện tử
• Đề tài: Thiết kế hệ thống hỗ trợ người lái ứng dụng IoT/AI
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Ý nghĩa và tính thực tiễn của đề tài
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Mục đích nghiên cứu
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Thị giác máy tính
• 2.2. Cách hoạt động
• 2.3. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network)
• 2.4. Lớp tích chập (Conv Layer)
• 2.5. Lớp tổng hợp (Pooling Layer)
• 2.6. Lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected)
• 2.7. Các thuật toán liên quan
• 2.8. Phân loại các thuật toán
• 2.9. Theo dõi đối tượng (Object Tracking)
• 2.10. Phát hiện đối tượng (Object Detection)
• 2.11. Phân đoạn đối tượng (Object Segmentation)
• 2.12. Các kỹ thuật được sử dụng
• 2.13. Học chuyển tiếp (Transfer learning)
• 2.14. Kỹ thuật ước lượng khoảng cách
• 2.15. Các ngôn ngữ lập trình
• 2.16. Các chuẩn giao tiếp và giao diện
• 2.17. Tính năng an toàn trên ô tô
• 2.18. Lựa chọn phương pháp - thiết bị
• 2.19. Lựa chọn phương pháp
• 2.20. Lựa chọn mô hình
• 2.21. Lựa chọn thuật toán
• 2.22. Thuật toán ước lượng khoảng cách vật thể đến camera
• 2.23. Thuật toán tính khoảng cách an toàn
• 2.24. Thuật toán tính thời gian va chạm
• 2.25. Lựa chọn thiết bị phần cứng
• 2.26. Mô hình YOLO
• 2.27. Giới thiệu chung về YOLO
• 2.28. Một số khái niệm liên quan đến YOLO
• 2.29. Phương pháp. Kiến trúc của mô hình
• 2.30. Điểm cải tiến
• 2.31. So sánh hiệu suất với các phiên bản trước đây
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THUẬT TOÁN
• 3.1. Tổng quan thiết kế
• 3.2. Cơ sở dữ liệu (MySQL)
• 3.3. Thiết kế phần cứng
• 3.4. Thiết kế thuật toán
• 3.5. Hiển thị và cảnh báo
• 3.6. Thuật toán xử lý tín hiệu biển báo
• 3.7. Thiết kế giao diện hiển thị
• 3.8. Thiết kế thuật toán hiển thị và âm thanh
• 3.9. Xử lý thông tin
• 3.10. Thuật toán xử lý lệch làn đường - LANE
• 3.11. Thuật toán xử lý tiền va chạm - OBSTACLE
• 3.12. Thuật toán xử lý tín hiệu biển báo tốc độ - TRAFFIC SIGN
• 3.13. Thuật toán xử lý trạng thái tài xế - DRIVER STATE
• 4. CHƯƠNG 4: HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH
• 4.1. Chuẩn bị dữ liệu
• 4.2. Mô hình cảnh báo tiền va chạm và cảnh báo lệch làn đường
• 4.3. Mô hình nhận diện biển báo giao thông
• 4.4. Huấn luyện mô hình
• 4.5. Mô hình cảnh báo lệch làn đường - Mô hình Drivable
• 4.6. Xử lý dữ liệu
• 4.7. Trực quan hóa dữ liệu huấn luyện mô hình
• 4.8. Quá trình huấn luyện mô hình
• 4.9. Kết quả quá trình huấn luyện mô hình
• 4.10. Đánh giá tổng quan về mô hình
• 4.11. Mô hình cảnh báo tiền va chạm - Mô hình Obstacle
• 4.12. Xử lý dữ liệu
• 4.13. Trực quan hóa dữ liệu
• 4.14. Quá trình huấn luyện mô hình
• 4.15. Kết quả quá trình huấn luyện mô hình
• 4.16. Đánh giá tổng quan về mô hình
• 4.17. Mô hình nhận diện biển báo giao thông
• 4.18. Xử lý dữ liệu
• 4.19. Trực quan hóa dữ liệu
• 4.20. Quá trình huấn luyện mô hình
• 4.21. Kết quả quá trình huấn luyện mô hình
• 4.22. Đánh giá tổng quan về mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Mô hình nhận diện làn đường đang di chuyển
• 5.2. Kết quả dự đoán trong điều kiện thực tế
• 5.3. Đánh giá kết quả dự đoán
• 5.4. Mô hình nhận diện các đối tượng tham gia giao thông
• 5.5. Kết quả dự đoán trong điều kiện thực tế
• 5.6. Đánh giá kết quả dự đoán
• 5.7. Mô hình nhận diện biển báo giới hạn tốc độ
• 5.8. Kết quả dự đoán
• 5.9. Đánh giá kết quả dự đoán
• 5.10. Mô hình giám sát tài xế
• 5.11. Kết quả dự đoán của mô hình
• 5.12. Đánh giá kết quả dự đoán mô hình
• 5.13. Hiển thị và cảnh báo
• 5.14. Kết quả hiển thị
• 5.15. Đánh giá kết quả. Cả hệ thống
• 5.16. Kết quả thực nghiệm của hệ thống
• 5.17. Đánh giá kết quả thực nghiệm của hệ thống
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Hướng phát triển trong tương lai
• PHỤ LỤC HÌNH ẢNH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan về đề tài

Đề tài Thiết kế hệ thống hỗ trợ người lái ứng dụng IoT/AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề giao thông phức tạp tại Việt Nam, đặc biệt là trong các thành phố lớn. IoT và AI được kết hợp để tạo ra một hệ thống hỗ trợ người lái thông minh, giúp giảm thiểu tai nạn và tăng cường an toàn giao thông. Hệ thống này sử dụng camera và thiết bị kết nối qua IoT để thu thập dữ liệu thời gian thực về tình trạng lệch làn đường, khoảng cách với xe phía trước, biển báo giao thông và hành vi lái xe. AI phân tích dữ liệu để đưa ra cảnh báo sớm về các tình huống nguy hiểm.

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Tình trạng tai nạn giao thông và hệ thống biển báo phức tạp đang là thách thức lớn tại Việt Nam. Hệ thống hỗ trợ người lái ứng dụng IoT/AI được xem là giải pháp tiềm năng để giảm thiểu tai nạn và tăng cường an toàn. Hệ thống này có khả năng tích hợp với các dòng xe hiện có, giúp tối ưu hóa luồng giao thông và giảm căng thẳng cho người lái.

1.2 Ý nghĩa và tính thực tiễn

Hệ thống không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn cung cấp thông tin về biển báo tốc độ và cảnh báo tài xế buồn ngủ. Ứng dụng IoT và AI trong giao thông mang lại hiệu quả cao, đặc biệt trong việc nhận diện và xử lý các tình huống nguy hiểm một cách kịp thời.

II. Cơ sở lý thuyết và công nghệ

Đề tài sử dụng các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính, mạng nơ-ron tích chập (CNN), và các thuật toán nhận diện đối tượng. IoT đóng vai trò kết nối các thiết bị, trong khi AI xử lý dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh. Các thuật toán như YOLO được sử dụng để nhận diện biển báo, lệch làn đường và tài xế buồn ngủ.

2.1 Thị giác máy tính và AI

Thị giác máy tính là công nghệ cốt lõi trong việc nhận diện biển báo và lệch làn đường. AI được sử dụng để phân tích dữ liệu từ camera và đưa ra cảnh báo. Các thuật toán như YOLO và CNN giúp tăng độ chính xác trong việc nhận diện đối tượng.

2.2 IoT trong giao thông

IoT kết nối các thiết bị như camera, cảm biến và hệ thống xử lý trung tâm. Dữ liệu được thu thập và truyền tải qua IoT giúp hệ thống hoạt động hiệu quả. Công nghệ IoT còn hỗ trợ tích hợp hệ thống với các dòng xe hiện có trên thị trường.

III. Thiết kế hệ thống

Hệ thống được thiết kế với các thành phần chính như camera, RaspberryPi, loa và màn hình hiển thị. Các thuật toán được phát triển để xử lý tín hiệu biển báo, lệch làn đường và tài xế buồn ngủ. Hệ thống thông minh này cung cấp cảnh báo bằng hình ảnh và âm thanh, giúp người lái phản ứng kịp thời.

3.1 Thiết kế phần cứng

Phần cứng bao gồm camera để thu thập dữ liệu, RaspberryPi để xử lý thông tin, và loa cùng màn hình để hiển thị cảnh báo. IoT kết nối các thiết bị này để tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh.

3.2 Thiết kế thuật toán

Các thuật toán được thiết kế để nhận diện biển báo, lệch làn đường và tài xế buồn ngủ. AI phân tích dữ liệu từ camera và đưa ra cảnh báo kịp thời. Thuật toán YOLO được sử dụng để tăng độ chính xác trong việc nhận diện đối tượng.

IV. Ứng dụng và đánh giá

Hệ thống được thử nghiệm trong điều kiện thực tế và cho kết quả khả quan. Hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh này có khả năng giảm thiểu tai nạn và tăng cường an toàn giao thông. Giải pháp IoT và AI được đánh giá cao về tính hiệu quả và khả năng ứng dụng rộng rãi.

4.1 Kết quả thực nghiệm

Hệ thống đã nhận diện chính xác biển báo, lệch làn đường và tài xế buồn ngủ trong các điều kiện thử nghiệm. AI và IoT đã chứng minh hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu và đưa ra cảnh báo kịp thời.

4.2 Đánh giá hiệu quả

Hệ thống được đánh giá cao về khả năng tích hợp với các dòng xe hiện có và hiệu quả trong việc giảm thiểu tai nạn. Công nghệ AI và IoT mang lại giá trị thực tiễn cao, đặc biệt trong bối cảnh giao thông phức tạp tại Việt Nam.