Hcmute phát triển ứng dụng LabVIEW để cảnh báo va chạm sớm và tình trạng ngủ gật trên xe

Đề tài tận dụng khả năng mạnh mẽ của phần mềm LabVIEW trong việc thu thập, xử lý và hiển thị dữ liệu. LabVIEW cho phép tích hợp dễ dàng với các cảm biến khác nhau, bao gồm cả cảm biến va chạm và camera dùng để phát hiện buồn ngủ lái xe. Việc xử lý tín hiệu LabVIEW hiệu quả giúp lọc nhiễu và trích xuất thông tin cần thiết từ dữ liệu thô. Giao diện người dùng LabVIEW được thiết kế thân thiện, cung cấp thông tin cảnh báo rõ ràng và trực quan cho lái xe. Vi điều khiển Arduino có thể được tích hợp với LabVIEW để điều khiển các thiết bị ngoại vi như đèn cảnh báo và còi báo động. Kiểm tra LabVIEW giúp đảm bảo độ tin cậy và chính xác của toàn bộ hệ thống. Môi trường mô phỏng LabVIEW hỗ trợ quá trình phát triển và kiểm thử hệ thống trước khi triển khai trên xe thực tế. Phát triển ứng dụng LabVIEW là một điểm mạnh trong nghiên cứu này, thể hiện qua việc xây dựng hệ thống cảnh báo tổng thể. Việc sử dụng phần mềm LabVIEW tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu từ cảm biến và camera, đảm bảo hiệu suất cao cho hệ thống.

Hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để phát hiện khuôn mặt và theo dõi trạng thái mắt của lái xe. Nhận diện khuôn mặt LabVIEW dựa trên thư viện OpenCV giúp định vị chính xác khuôn mặt trong ảnh. Phân tích hình ảnh LabVIEW tập trung vào vùng mắt để xác định trạng thái mở hay nhắm. Xử lý video LabVIEW cho phép theo dõi liên tục trạng thái mắt trong thời gian thực. Thuật toán Haar Cascade Classifiers được sử dụng để nhận diện khuôn mặt và khuôn mắt. Phân tích dữ liệu LabVIEW từ camera giúp hệ thống đưa ra cảnh báo chính xác khi phát hiện dấu hiệu ngủ gật. Xử lý video và phân tích hình ảnh là những khía cạnh quan trọng giúp xác định chính xác trạng thái lái xe. Các thuật toán được tối ưu để hoạt động hiệu quả trên nền tảng LabVIEW. Mật độ pixel ảnh hưởng đến độ chính xác của phát hiện khuôn mặt và mắt. Sự kết hợp giữa xử lý ảnh và thông minh giao thông là chìa khóa cho sự thành công của hệ thống.

Mô hình thử nghiệm được thiết kế để mô phỏng các tình huống lái xe thực tế. Dữ liệu thu thập bao gồm hình ảnh và video từ camera, tín hiệu từ cảm biến va chạm. Môi trường mô phỏng giúp kiểm tra hệ thống trong điều kiện được kiểm soát. Dữ liệu được phân tích để đánh giá độ chính xác của phát hiện va chạm và ngủ gật. Thu thập dữ liệu là giai đoạn quan trọng để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Phân tích dữ liệu giúp xác định các điểm mạnh và điểm yếu của hệ thống. Mô hình thử nghiệm cần phản ánh chính xác điều kiện thực tế. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của hệ thống. Số lượng dữ liệu cần đủ lớn để đảm bảo tính đại diện. Phương pháp phân tích dữ liệu cần được lựa chọn phù hợp.

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong việc phát hiện va chạm và ngủ gật. Độ chính xác của hệ thống được đánh giá cao. Thời gian phản hồi của hệ thống rất nhanh. Phân tích kết quả giúp xác định các điểm cần cải thiện. So sánh với các hệ thống khác cho thấy sự ưu việt của hệ thống này. Hiệu quả của hệ thống được chứng minh qua các chỉ số đánh giá. Độ tin cậy của hệ thống được đảm bảo qua quá trình kiểm tra kỹ lưỡng. Kết quả cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi của hệ thống trong thực tế. Phân tích giúp rút ra bài học kinh nghiệm cho các nghiên cứu tiếp theo. Kết luận nhấn mạnh tầm quan trọng của hệ thống trong việc đảm bảo an toàn giao thông.