Ứng Dụng Thị Giác Máy Tính Trong Hệ Thống Lái Xe ADAS: Luận Văn Thạc Sĩ

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Giới thiệu đề tài

1.2. Tình hình nghiên cứu

1.3. Mục tiêu đề tài

1.4. Giới hạn đề tài

1.5. Bố cục quyển báo cáo

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Khái niệm về Multitask Learning

2.2. Kiến trúc thuật toán Multitask Learning

2.3. Lợi ích của Multitask Learning

2.4. Sử dụng Multitask Learning trong mạng nơ-ron

2.4.1. Hard Parameter Sharing

2.4.2. Soft Parameter Sharing

2.5. Kiến trúc mạng HybridNets

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Yêu cầu thiết kế

3.2. Sơ đồ khối tổng thể hệ thống

3.3. Thiết kế hệ thống cảnh báo lệch làn và va chạm

3.4. Thiết kế hệ thống đa tác vụ

3.4.1. Lựa chọn mạng đa tác vụ

3.4.2. Kiến trúc mạng đa tác vụ HybridNets

3.5. Hệ thống cảnh báo lệch làn

3.6. Hệ thống cảnh báo va chạm

3.7. Thiết kế hệ thống cảnh báo ngủ gật

3.7.1. Các phương pháp cảnh báo ngủ gật

3.7.2. Sơ đồ khối hệ thống cảnh báo ngủ gật

3.7.3. Ảnh từ Camera

3.7.4. Nhận diện khuôn mặt

3.7.5. Đánh dấu cấu trúc khuôn mặt dùng giải thuật Facial Landmark

3.7.6. Trích xuất mắt, miệng

3.7.7. Tính toán tỷ lệ nhắm/ mở mắt, tỷ lệ mở miệng

3.7.8. Phát hiện trạng thái ngủ gật

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Môi trường đánh giá

4.2. Tập dữ liệu

4.3. Các phương pháp đánh giá kết quả

4.4. Đánh giá kết quả từng nhiệm vụ

4.5. Kết quả nhiệm vụ cảnh báo lệch làn đường

4.6. Kết quả nhiệm vụ cảnh báo va chạm

4.7. Kết quả của hệ thống cảnh báo ngủ gật

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Trong bối cảnh giao thông hiện đại, thị giác máy tính đã trở thành một công nghệ quan trọng trong việc phát triển các hệ thống lái xe tiên tiến như ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng thị giác máy tính để cải thiện hiệu suất và độ an toàn của hệ thống lái xe. Các chức năng chính của hệ thống bao gồm cảnh báo lệch làn đường, cảnh báo va chạm và cảnh báo tài xế ngủ gật. Việc sử dụng cảm biến và camera để giám sát tình trạng lái xe giúp giảm thiểu tai nạn giao thông, một vấn đề nghiêm trọng tại Việt Nam. Theo thống kê, số vụ tai nạn do người lái xe mất tập trung ngày càng gia tăng, điều này nhấn mạnh sự cần thiết của các giải pháp công nghệ như ADAS.

II. Cơ sở lý thuyết

Luận văn này áp dụng các khái niệm từ Multitask Learning để phát triển một mô hình có khả năng xử lý đồng thời nhiều nhiệm vụ. Multitask Learning cho phép chia sẻ thông tin giữa các nhiệm vụ, từ đó cải thiện độ chính xác và giảm thiểu độ trễ trong quá trình xử lý. Các thuật toán như Yolo và Faster-RCNN được sử dụng để phát hiện đối tượng, trong khi các mạng như EfficientNet và HybridNets được áp dụng để tối ưu hóa việc phân loại và phát hiện. Việc sử dụng thị giác máy tính không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả của hệ thống hỗ trợ lái xe.

III. Thiết kế hệ thống

Hệ thống được thiết kế với ba chức năng chính: cảnh báo lệch làn đường, cảnh báo va chạm và cảnh báo ngủ gật. Đầu vào của hệ thống là video từ camera hành trình, được xử lý bằng các thuật toán thị giác máy tính để nhận diện các đối tượng và tình huống nguy hiểm. Sơ đồ khối tổng thể của hệ thống cho thấy cách mà các thành phần tương tác với nhau. Việc thiết kế này không chỉ đảm bảo tính chính xác mà còn tối ưu hóa tốc độ xử lý, đáp ứng yêu cầu khắt khe của hệ thống lái xe tự động.

IV. Kết quả thực hiện và đánh giá

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao trong việc cảnh báo lệch làn đường (93%) và cảnh báo va chạm (100%). Hệ thống cảnh báo ngủ gật cũng cho kết quả khả quan với độ chính xác 100% trong điều kiện ánh sáng đầy đủ. Các phương pháp đánh giá được thực hiện trên nhiều tập dữ liệu khác nhau, cho thấy tính khả thi và hiệu quả của mô hình. Những kết quả này không chỉ chứng minh giá trị của thị giác máy tính trong hệ thống lái xe mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo.

V. Kết luận và hướng phát triển

Luận văn đã chứng minh rằng việc ứng dụng thị giác máy tính vào hệ thống lái xe ADAS có thể mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Hệ thống không chỉ giúp nâng cao an toàn giao thông mà còn cải thiện trải nghiệm lái xe cho người dùng. Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc tích hợp thêm các cảm biến khác và mở rộng chức năng của hệ thống để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường. Việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới cũng sẽ là một phần quan trọng trong việc hoàn thiện hệ thống này.

Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Thị Giác Máy Tính Vào Hệ Thống Lái Xe Tiên Tiến ADAS