I. Ứng dụng Xử lý Ảnh trong Hệ thống Tiện Nghi Ô tô
Đề tài nghiên cứu tập trung vào ứng dụng xử lý ảnh trong việc nâng cao tiện nghi trên ô tô. Hệ thống tiện nghi ô tô hiện đại ngày càng được chú trọng, hướng đến sự cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Việc tích hợp xử lý ảnh di động thông qua một thiết bị như kit Raspberry Pi 4 mở ra nhiều khả năng trong việc điều khiển các tính năng tiện ích. Nghiên cứu này sử dụng phần mềm xử lý ảnh HCMUTE (mặc dù chi tiết phần mềm chưa được nêu rõ trong tài liệu) kết hợp với ngôn ngữ lập trình Python và thư viện OpenCV, nhằm mục đích phát triển một hệ thống nhận diện khuôn mặt để điều khiển ghế ngồi ô tô. Đây là một ví dụ cụ thể về ứng dụng công nghệ ô tô và tiềm năng của AI trong ngành ô tô, đặc biệt là vision AI và computer vision. Kết quả đạt được cho thấy khả năng nhận diện khuôn mặt và điều khiển ghế ngồi tương ứng với người dùng đã được lưu trữ.
1.1 Phân tích Hệ Thống và Thành phần
Hệ thống được xây dựng dựa trên nền tảng kit Raspberry Pi 4, một thiết bị nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ. Các thành phần chính bao gồm wedcam Logitech c270 để thu thập hình ảnh, màn hình LCD 7inch hiển thị thông tin, và module relay 4 kênh điều khiển ghế ngồi. Phần mềm xử lý ảnh HCMUTE đóng vai trò trung tâm, thực hiện các thuật toán nhận diện khuôn mặt và phân tích hình ảnh. Thuật toán nhận diện khuôn mặt (chi tiết chưa được cung cấp) được thực hiện bằng ngôn ngữ lập trình Python và thư viện OpenCV. Hệ thống vận hành dựa trên việc phát hiện khuôn mặt và so sánh với dữ liệu đã được lưu trữ. Deep learning xử lý ảnh có thể được áp dụng để tăng độ chính xác của hệ thống, mặc dù tài liệu chưa đề cập cụ thể. Việc cải tiến hình ảnh là một bước quan trọng trong quá trình xử lý để đảm bảo độ chính xác của nhận diện. Tối ưu hóa hình ảnh góp phần đáng kể vào hiệu quả hoạt động của hệ thống. Khả năng phát hiện đối tượng trong ảnh (khuôn mặt) là chức năng cốt lõi của hệ thống này. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE) đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và phát triển này.
1.2 Thực nghiệm và Kết quả
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng nhận diện khuôn mặt và điều khiển vị trí ghế ngồi. Tuy nhiên, tài liệu chỉ đề cập đến kết quả tổng quan, thiếu chi tiết về độ chính xác, tốc độ xử lý, và các thông số kỹ thuật khác. Các thực tế tăng cường ô tô được đề cập đến (mô hình xe tự lái, khóa bảo mật, đỗ xe tự động) chỉ mang tính chất định hướng tương lai. Sự thành công của hệ thống phụ thuộc vào chất lượng xử lý hình ảnh, độ chính xác của thuật toán nhận diện ảnh ô tô, và khả năng xử lý dữ liệu của kit Raspberry Pi 4. Phát triển ứng dụng di động có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng. Nghiên cứu này thể hiện sự ứng dụng của ứng dụng quản lý gara ô tô trong tương lai, tuy nhiên cần nghiên cứu thêm về khả năng mở rộng và tích hợp với các hệ thống khác. Nghiên cứu khoa học HCMUTE cần tiếp tục hoàn thiện để hệ thống này đạt được hiệu quả tối đa. Việc phân tích dữ liệu hình ảnh cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính chính xác. Mẫu hình học máy được sử dụng cũng cần được đánh giá về hiệu quả.
1.3 Ứng dụng Thực Tiễn và Hướng Phát Triển
Đề tài này có tiềm năng ứng dụng thực tiễn cao trong việc nâng cao tiện nghi ô tô. Sự cá nhân hóa trải nghiệm lái xe mang lại sự thoải mái và tiện ích cho người dùng. Hệ thống có thể được mở rộng để điều khiển nhiều tính năng khác trên xe, như điều hòa, hệ thống giải trí, v.v… Ứng dụng IoT trong ô tô cũng là một hướng phát triển tiềm năng. Tuy nhiên, để thương mại hóa, cần khắc phục các hạn chế về độ chính xác, tốc độ xử lý, và chi phí. Bảo trì ô tô cũng có thể được cải thiện nhờ hệ thống này, thông qua việc kiểm tra hư hỏng ô tô bằng ảnh. Sửa chữa ô tô cũng được hỗ trợ bằng hình ảnh, giúp kỹ thuật viên dễ dàng xác định vấn đề. Việc quản lý xe ô tô được tối ưu hóa, hỗ trợ quản lý gara ô tô hiệu quả hơn. Thuật toán xử lý ảnh cần được tối ưu để giảm thời gian xử lý và tăng độ chính xác. Cộng nghệ ô tô đang phát triển nhanh chóng, vì vậy cần cập nhật công nghệ mới để nâng cao hiệu quả hệ thống.
