Tính cấp thiết đề tài
Ngày nay, nhu cầu di chuyển bằng ô tô ngày càng gia tăng trong bối cảnh cuộc sống bận rộn Tuy nhiên, sức khỏe vẫn là yếu tố thiết yếu nhưng thường bị lãng quên, đặc biệt là ở Việt Nam Là một nước đang phát triển, nhiều người bị cuốn vào guồng quay công việc mưu sinh và bỏ qua sự chăm sóc sức khỏe cho bản thân và gia đình, dẫn đến những hậu quả đáng tiếc do phát hiện bệnh muộn.
Theo thống kê của Ủy ban An toàn Giao thông Quốc gia, trong năm 2020 (từ 15/12/2019 đến 14/12/2020), cả nước ghi nhận 14.510 vụ tai nạn giao thông, dẫn đến 6.700 người tử vong và 10.804 người bị thương So với cùng kỳ năm trước, tình hình tai nạn giao thông vẫn đáng báo động.
2019, số vụ tai nạn giao thông giảm tới 3.111 vụ (giảm 17,6%), số người chết giảm 924 người (giảm 12,1%), số người bị thương giảm 2.820 người (giảm 20,7%),
Trong năm qua, tai nạn giao thông đã xảy ra 8.177 vụ, dẫn đến 6.575 người chết và 4.354 người bị thương, giảm đáng kể so với cùng kỳ năm ngoái với 844 vụ tai nạn, 883 người chết và 700 người bị thương Cụ thể, tai nạn đường sắt ghi nhận 91 vụ, làm chết 71 người và 23 người bị thương; đường thủy có 62 vụ với 44 người chết và 7 người bị thương; trong khi hàng hải xảy ra 14 vụ, làm chết 10 người mà không có thương vong nào.
Tính riêng trong tháng 12/2020 (kể từ ngày 15/11/2020 đến ngày 14/12/2020), cả nước đã xảy ra 1.525 vụ, làm chết 652 người và bị thương 1.152 người So với tháng cùng kỳ năm
2019, tai nạn giao thông giảm tới 237 vụ, giảm 4 người chết và giảm 330 người bị thương [14]
Theo Ban An toàn giao thông tỉnh, sự gia tăng số vụ tai nạn giao thông chủ yếu xuất phát từ việc người điều khiển phương tiện không tuân thủ nghiêm ngặt Luật Giao thông.
Điều kiện giao thông đường bộ thường bị vi phạm, như đi sai làn đường, vượt quá tốc độ cho phép, không đội mũ bảo hiểm, và sử dụng rượu bia khi lái xe Một trong những nguyên nhân chính gây ra tai nạn nghiêm trọng là sự mất nhận thức khi điều khiển phương tiện.
Mất nhận thức khi lái xe là một hành vi cực kỳ nguy hiểm, với các biểu hiện như mệt mỏi, buồn ngủ và đột quỵ có thể xảy ra.
Để phòng ngừa tình trạng mất nhận thức khi lái xe, việc theo dõi sức khỏe của người lái là rất quan trọng Nếu sự cố được phát hiện kịp thời, cơ hội cứu chữa và tránh tai nạn nghiêm trọng sẽ cao hơn Do đó, cần có giải pháp hiệu quả để giám sát tình trạng sức khỏe và nhận diện sớm các dấu hiệu bất thường trong quá trình lái xe.
1.1.2 Tầm quan trọng đề tài
Lái xe thực tế ẩn chứa nhiều nguy hiểm do rủi ro trên đường không thể lường trước Do đó, người lái xe cần duy trì sự tập trung cao độ để tránh những tình huống đáng tiếc Một trong những mối lo ngại lớn nhất là việc lái xe trong trạng thái mệt mỏi hoặc có hành vi bất thường Dù là quãng đường ngắn hay dài, việc đảm bảo trạng thái tốt nhất khi lái xe là rất quan trọng để bảo vệ bản thân và các phương tiện khác Vì lý do này, nhóm nghiên cứu của chúng tôi đã phát triển một ứng dụng xử lý ảnh nhằm nhận diện và hỗ trợ điều khiển ô tô.
Nghiên cứu các báo cáo và nghiên cứu khoa học quốc tế liên quan đến vấn đề mất nhận thức của người lái xe trong giao thông là rất cần thiết Các giải pháp hiệu quả được đề xuất nhằm cải thiện nhận thức và sự tập trung của người lái xe, từ đó giảm thiểu tai nạn giao thông Việc ứng dụng công nghệ tiên tiến và các chương trình giáo dục lái xe có thể giúp nâng cao ý thức của người tham gia giao thông, góp phần tạo ra môi trường giao thông an toàn hơn.
Bài viết này nhằm cung cấp cho lập trình viên cái nhìn tổng quát về các phương pháp có thể áp dụng để giải quyết vấn đề mất nhận thức của người lái xe Những phương pháp này không chỉ giúp nâng cao an toàn giao thông mà còn cải thiện trải nghiệm lái xe cho người dùng.
Góp phần hạn chế các vụ tai nạn và nâng cao an toàn giao thông cho người lái xe và xã hội
1.1.4 Lý do chọn đề tài
Mất nhận thức khi lái xe là nguyên nhân chính gây ra nhiều vụ tai nạn giao thông nghiêm trọng, ảnh hưởng không chỉ đến phương tiện và người điều khiển mà còn đe dọa tính mạng của nhiều người khác.
Hiện tượng mất nhận thức khi lái xe, bao gồm mệt mỏi, buồn ngủ và đột quỵ, là một vấn đề phổ biến không phân biệt chủng tộc, độ tuổi, giới tính hay nghề nghiệp Nhiều nghiên cứu tại các nước tiên tiến đã chỉ ra rằng tình trạng này cần được đánh giá để tìm ra giải pháp giảm thiểu tai nạn giao thông Các nghiên cứu này tập trung vào đặc điểm của tai nạn liên quan đến mất nhận thức, phân loại đối tượng có nguy cơ cao, và phát triển các phương pháp hạn chế tai nạn Đồng thời, việc đề ra luật và quy định nhằm giáo dục người lái xe, cùng với nghiên cứu các thiết bị phát hiện trạng thái người điều khiển, cũng là những biện pháp quan trọng để cảnh báo và giảm thiểu khả năng xảy ra tai nạn.
Hiện nay, nhiều hãng sản xuất ô tô và nhà cung cấp dịch vụ đã tích hợp thiết bị cảnh báo mất nhận thức khi lái xe Những thiết bị này giúp xác định trạng thái của người lái và đưa ra cảnh báo kịp thời, nhằm giúp tài xế đưa ra quyết định đúng đắn, từ đó giảm thiểu nguy cơ tai nạn cho bản thân, phương tiện và các phương tiện giao thông khác.
Mặc dù các nước phát triển như Mỹ, Đức và Nhật Bản đã có nhiều nghiên cứu và thiết bị nhằm giảm thiểu tai nạn do mất nhận thức khi lái xe, Việt Nam vẫn còn thiếu hụt trong lĩnh vực này Số lượng và mức độ thiệt hại về người và tài sản từ các tai nạn liên quan ngày càng gia tăng, đòi hỏi sự chú ý và đầu tư hơn nữa vào các giải pháp an toàn giao thông.
Nhóm đã chọn đề tài “Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển ô tô” nhằm hỗ trợ người lái xe, giúp họ tránh những trường hợp mất nhận thức khi lái xe Mục tiêu là giảm thiểu nguy cơ xảy ra tai nạn đáng tiếc cho bản thân và các phương tiện khác trên đường.
Tình hình nghiên cứu
Một số lái xe cho biết họ có thể chống buồn ngủ hiệu quả nhờ vào thiết bị chống ngủ gật có cấu trúc đơn giản Khi người dùng gật đầu về phía trước từ 15 - 30 độ, thiết bị sẽ rung và phát ra âm thanh lớn để cảnh báo Tại Việt Nam, các sản phẩm này dễ dàng tìm thấy với ưu điểm gọn nhẹ và giá thành rẻ (khoảng hơn 10 đô la) Tuy nhiên, một số bác sĩ cảnh báo rằng việc sử dụng thiết bị này có thể gây hại cho sức khỏe người dùng.
Ford đang phát triển cảm biến sinh trắc học nhằm nâng cao tính năng an toàn cho người lái xe Những cảm biến này sẽ đo lường nhịp tim, nhịp hô hấp, cũng như sự thay đổi và phản ứng của da, và được lắp đặt tại vô lăng, trụ lái và dây an toàn.
Các thiết bị chống ngủ gật cho lái xe ô tô hiện nay, từ đơn giản đến phức tạp, đã chứng tỏ nhiều ưu điểm trong ứng dụng Tuy nhiên, tại Việt Nam, việc sử dụng các sản phẩm này vẫn hạn chế do còn nhiều vấn đề cần khắc phục như tính năng, giá thành, khả năng bảo trì và mức độ tối ưu Hơn nữa, nghiên cứu về chế tạo thiết bị chống ngủ gật tại Việt Nam là rất cần thiết nhưng vẫn còn ít Cần thiết phải phát triển các giải pháp phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam để nâng cao tính ứng dụng của các nghiên cứu này.
Mục đích nghiên cứu
Lái xe tiềm ẩn nhiều nguy hiểm do những rủi ro không thể lường trước trên đường Vì vậy, người lái xe cần luôn tập trung để tránh những tình huống đáng tiếc Một trong những mối lo ngại lớn nhất là lái xe khi mệt mỏi hoặc có hành vi bất thường, vì điều này có thể ảnh hưởng đến an toàn của bản thân và các phương tiện khác Để giải quyết vấn đề này, nhóm chúng tôi đã nghiên cứu và phát triển ứng dụng xử lý ảnh nhằm nhận diện và điều khiển ô tô một cách hiệu quả hơn.
Để phù hợp với tình hình hiện tại của Việt Nam, nghiên cứu này phát triển thiết bị mới dựa trên công nghệ tiên tiến, kế thừa những ưu điểm của các giải pháp chống buồn ngủ cho lái xe hiện có, đồng thời khắc phục các nhược điểm của các thiết bị trên thị trường.
Nhiệm vụ nghiên cứu
Xác định thực trạng của tình trạng tai nạn giao thông liên quan đến sự mất nhận thức khi lái xe, và sự cần thiết của nghiên cứu
Xác định nguyên nhân gây tai nạn do lái xe trong trạng thái mất nhận thức là rất quan trọng Các tai nạn liên quan đến mệt mỏi, buồn ngủ và đột quỵ cần được nghiên cứu kỹ lưỡng để hiểu rõ đặc điểm của chúng Những thông tin này sẽ là cơ sở để đề xuất các giải pháp phát hiện tình trạng mất nhận thức của lái xe, từ đó đưa ra tín hiệu cảnh báo hiệu quả nhằm giảm thiểu tai nạn giao thông.
Giới thiệu các phương pháp hiện có để hạn chế hậu quả của các tai nạn do mất nhận thức lúc lái xe
Dựa trên thông tin về thực trạng và nguyên nhân gây ra tai nạn giao thông, cần phát triển thiết bị hỗ trợ người lái xe nhằm giảm thiểu nguy cơ xảy ra các vụ tai nạn đáng tiếc Các giải pháp hiện có sẽ được áp dụng để thiết kế sản phẩm hiệu quả, góp phần nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông.
Phương pháp nghiên cứu
Trên toàn cầu và tại Việt Nam, nhiều phương pháp đã được áp dụng để giải quyết vấn đề mất nhận thức khi lái xe, chủ yếu dựa vào sinh lý và phản ứng của người lái Phương pháp dựa vào trạng thái sinh lý của người lái xe cho thấy độ chính xác cao, được thực hiện thông qua hai kỹ thuật chính.
Theo dõi và đánh giá sự thay đổi sinh lý của người lái xe, bao gồm nhịp tim, sóng não và tần suất nháy mắt, là rất quan trọng Kỹ thuật này sử dụng các thiết bị gắn trực tiếp lên cơ thể người lái, tuy nhiên, điều này có thể gây cảm giác không thoải mái cho họ.
Kỹ thuật thứ hai trong nghiên cứu lái xe bao gồm việc đo lường sự thay đổi trên cơ thể người lái, như tư thế ngồi, vị trí đầu, trạng thái mắt và cử động miệng, thông qua các thiết bị ghi hình mà không cần gắn trực tiếp lên người lái Phương pháp dựa theo hoạt động phản ứng của người lái xe theo dõi các yếu tố như chuyển động tay lái, phanh, tốc độ và sự di chuyển ngang của phương tiện, tuy không tác động trực tiếp nhưng bị ảnh hưởng bởi loại xe và điều kiện đường cũng như thời tiết Phương pháp nghiên cứu khoa học cũng được áp dụng để hiểu rõ hơn về hành vi lái xe.
Tìm hiểu nghiên cứu ưu nhược điểm của hệ thống, thiết bị đang có trên thị trường d Phương pháp nghiên cứu thực tiễn:
Nghiên cứu phát triển mô hình mô phỏng ứng dụng trên phần mềm nhằm giải quyết vấn đề mất nhận thức khi lái xe, từ đó góp phần giảm thiểu tai nạn giao thông đáng tiếc.
Nhóm em đã phát triển một phương pháp dựa trên sinh lý của người lái xe, kết hợp hai kỹ thuật để đạt được độ chính xác cao và đảm bảo sự thoải mái cho người lái Phương pháp này sử dụng thiết bị ghi hình để theo dõi và đánh giá các thay đổi sinh lý của người lái, dựa vào sự biến đổi của nhịp tim và tần suất nháy mắt.
Các phần mềm, thiết bị hỗ trợ xây dựng mô hình:
Ngôn ngữ lập trình Python
Thiết kế chi tiết mô hình thiết bị 2D, 3D bằng phần mềm Autodesk AutoCad, Inventer
Kết quả đạt được của đề tài
Tìm hiểu nguyên nhân và hậu quả của tai nạn giao thông do lái xe trong tình trạng buồn ngủ là rất quan trọng Việc nhận thức rõ ràng về vấn đề này giúp chúng ta đưa ra các giải pháp hiệu quả nhằm hạn chế và khắc phục tình trạng lái xe khi mệt mỏi, từ đó giảm thiểu tai nạn và bảo vệ an toàn cho bản thân cũng như người tham gia giao thông khác.
Hiểu rõ hơn về các bệnh lý liên quan đến tim mạch, từ đó giúp cho chúng ta kiểm soát được sức khỏe của bản thân tốt hơn
Học tập và trải nghiệm các công nghệ lập trình như ngôn ngữ Python và thư viện Open CV giúp nâng cao kỹ năng chuyên môn Bên cạnh đó, nghiên cứu các biện pháp khắc phục hiện tượng mất nhận thức khi lái xe là rất cần thiết Việc làm việc với các thiết bị công nghệ như Raspberry cũng mang lại nhiều cơ hội để phát triển và ứng dụng kiến thức vào thực tế.
Pi 4, ngôn ngữ lập trình Python, thư viện mã nguồn mở OpenCV
Tạo ra được thiết bị hỗ trợ người lái xe tránh các trường hợp mất nhận thức lúc lái xe.
Kết cấu đề tài
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 2: Tổng quan giải pháp
Chương 3: Phương pháp giải quyết
Chương 4: Thiết kế chế tạo mô hình
Chương 5: Thi công mô hình
Chương 6: Đánh giá kết quả, kết luận
Tự nhận thức khi lái xe
Mở cửa sổ hoặc bật điều hòa không khí có thể tạo ra luồng không khí mới, nhưng hiệu quả của biện pháp này thường không đáng kể và chỉ duy trì trong thời gian ngắn.
Dừng lại và thực hiện các bài tập thể dục nhẹ nhàng có thể giúp tăng cường sự tỉnh táo và giảm mệt mỏi Chỉ cần 10 phút tập thể dục nhẹ hoặc vừa phải, người lái xe sẽ cảm thấy đỡ mệt hơn Tuy nhiên, tập thể dục cường độ mạnh mang lại hiệu quả tốt hơn và tác động kéo dài trong khoảng 30 phút.
Nghe đài, cassette hay nhạc: chỉ có tác dụng trong một khoảng thời gian ngắn, không có tác dụng quá nhiều trong việc giảm mệt mỏi
Nói chuyện với hành khách: nói chuyện với hành khách cũng là một trong những giải pháp khá hữu hiệu
Nghiên cứu tại Trung tâm nghiên cứu giấc ngủ Đại học Loughborough cho thấy rằng việc tiêu thụ ít nhất 150mg caffeine kết hợp với giấc ngủ ngắn 15 phút có thể giúp chống lại mệt mỏi hiệu quả Sử dụng caffeine đúng cách có thể mang lại lợi ích tích cực cho sự tỉnh táo và năng suất làm việc.
Nghiên cứu cho thấy, chỉ sau 30 phút nghỉ ngơi, tình trạng mệt mỏi có thể giảm bớt và kéo dài trong khoảng 1 giờ, nhưng sau đó có thể trở nên tồi tệ hơn Để tránh tình trạng “ngủ trên tay lái” và giảm thiểu tai nạn giao thông, việc đổi lái và ngủ là giải pháp hiệu quả nhất Ngoài ra, việc tuân thủ nghiêm ngặt luật giao thông đường bộ năm 2008, bao gồm quy định về thời gian làm việc của lái xe không quá 10 giờ trong một ngày và không lái xe liên tục quá 4 giờ, cùng với các biện pháp kiểm tra sức khỏe định kỳ và xét nghiệm chất gây nghiện, cũng góp phần quan trọng trong việc giảm thiểu tai nạn giao thông.
Giáo dục nhận thức cho người lái xe
2.2.1 Dấu hiệu nào cảnh báo khi người lái mệt mỏi
Không chú ý các biển báo giao thông
Trượt xe mất lái (vehicle drifting)
Không theo dõi được thời gian
Mí mắt nặng và chớp mắt thường xuyên
Cảm thấy không yên hoặc dễ bị kích động
2.2.2 Một số các phòng tránh mệt mỏi khi lái xe Đảm bảo ngủ đầy đủ: Hầu hết người lớn cần ngủ ít nhất 7 giờ mỗi ngày Ngủ ít hơn 6 giờ khiến bạn có nguy cơ bị đụng xe cao gấp 3 lần
Không lái xe khi buồn ngủ: Nếu bạn cảm thấy buồn ngủ, hãy dừng lại ở nơi an toàn để nghỉ ngơi và chợp mắt khoảng 15-20 phút trước khi tiếp tục Ngủ lâu có thể khiến bạn lừ đừ và giảm khả năng lái xe Một lựa chọn khác là nhờ người không buồn ngủ lái xe thay bạn.
Để đảm bảo an toàn cho những chuyến đi đường dài, hãy lên lịch nghỉ giải lao thường xuyên, ít nhất mỗi 2 giờ hoặc sau mỗi 160 km Nên dừng lại ở những địa điểm an toàn để nghỉ ngơi và phục hồi sức khỏe qua đêm.
Hãy du hành với một người có thể thay phiên lái xe (Người đó nên nghỉ ngơi khi đến lượt lái xe)
Nếu làm việc ca đêm, hãy chắc chắn rằng bạn hoàn toàn tỉnh táo trước khi cầm lái
Tránh uống rượu, hút cần sa, hoặc dùng các chất hoặc các thuốc gây ngủ trước khi lái xe
Nghe đài phát thanh, hạ kính xe hoặc sử dụng điện thoại không cần tay có thể giúp bạn tập trung, nhưng cũng có thể làm bạn mất tập trung khi lái xe, tăng nguy cơ tai nạn Nếu bạn cảm thấy quá mệt mỏi, hãy dừng lái xe ngay lập tức để đảm bảo an toàn.
Cà phê không thể thay thế giấc ngủ đầy đủ, mặc dù nó giúp bạn cảm thấy tỉnh táo tạm thời Sau 3-5 giờ, tác dụng của cà phê sẽ giảm, khiến bạn cảm thấy mệt mỏi trở lại, thậm chí còn hơn trước khi uống Việc lờn cà phê cũng có thể xảy ra, buộc bạn phải tiêu thụ nhiều hơn để duy trì sự tỉnh táo.
Tập thói quen ngủ tốt là điều cần thiết để cải thiện chất lượng giấc ngủ Tránh sử dụng thiết bị điện tử và uống cà phê trước khi đi ngủ, vì những thói quen xấu này có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến giấc ngủ của bạn.
Sử dụng các thiết bị hỗ trợ
Để giảm thiểu tai nạn do ngủ gật khi lái xe, nhiều hãng ô tô và công ty thiết bị đã phát triển các công nghệ cảnh báo cho tài xế về tình trạng buồn ngủ hoặc hành vi bất thường Các thiết bị này có sự đa dạng về cấu hình, từ phức tạp đến đơn giản, nhằm nâng cao an toàn giao thông Dưới đây là một số ví dụ về những thiết bị này.
2.3.1 Dòng thiết bị đơn giản
Một số lái xe cho biết họ có thể chống buồn ngủ hiệu quả nhờ vào thiết bị chống ngủ gật có cấu trúc cơ bản Khi người sử dụng sản phẩm gật đầu về phía trước, thiết bị sẽ kích hoạt để giúp họ tỉnh táo và tập trung hơn trong quá trình lái xe.
Thiết bị cảnh báo rung động và phát âm thanh khi nghiêng từ 15 - 30 độ, giúp người lái xe nhận biết nguy hiểm Tại Việt Nam, các sản phẩm này rất dễ tìm, nổi bật với ưu điểm gọn nhẹ và giá thành chỉ khoảng hơn 10 đô la Tuy nhiên, một số bác sĩ cảnh báo rằng việc sử dụng thiết bị này có thể gây hại cho sức khỏe.
2.3.2 Dòng thiết bị cao cấp
Ford đang phát triển cảm biến sinh trắc học nhằm nâng cao tính năng an toàn cho người sử dụng Những cảm biến này sẽ đo nhịp tim, nhịp hô hấp và phản ứng của da, được lắp đặt tại vô lăng, trụ lái và dây an toàn của tài xế.
Các thiết bị trong phòng tập thể dục được trang bị cảm biến tại vô lăng để theo dõi nhịp tim, trong khi cảm biến hồng ngoại được sử dụng để giám sát nhiệt độ trên khuôn mặt và lòng bàn tay của người lái xe.
Xây dựng mô hình trên các ứng dụng và thiết bị
2.4.1 Ngôn ngữ lập trình Python
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao đa năng, được Guido van Rossum phát triển và ra mắt lần đầu vào năm 1991 Với thiết kế dễ đọc, dễ học và dễ nhớ, Python có cấu trúc rõ ràng, phù hợp cho người mới bắt đầu học lập trình Ngôn ngữ này được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Python có cú pháp đơn giản và rõ ràng, giúp người dùng dễ dàng đọc và viết mã hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác như C++, Java, hay C# Điều này làm cho Python trở thành lựa chọn lý tưởng cho cả người mới bắt đầu lẫn lập trình viên có kinh nghiệm.
12 lập trình trở nên thú vị, cho phép bạn tập trung vào những giải pháp chứ không phải cú pháp [13] b Miễn phí, mã nguồn mở
Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, cho phép người dùng tự do sử dụng, phân phối và thay đổi mã nguồn, kể cả cho mục đích thương mại Với một cộng đồng lớn mạnh, Python liên tục được cải tiến và cập nhật, mang đến nhiều tính năng mới Khả năng di động linh hoạt của Python cũng là một trong những ưu điểm nổi bật, giúp người dùng dễ dàng áp dụng trong nhiều dự án khác nhau.
Python là một ngôn ngữ lập trình di động, cho phép bạn viết mã trên máy Windows và chạy nó liền mạch trên các hệ điều hành khác như macOS và Linux mà không cần thay đổi mã nguồn Tuy nhiên, để đảm bảo tính di động, bạn cần tránh sử dụng các tính năng phụ thuộc vào hệ thống Python cũng nổi bật với khả năng mở rộng và có thể nhúng, giúp nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Khi phát triển một ứng dụng phức tạp, bạn có thể dễ dàng tích hợp các đoạn mã viết bằng C, C++ và nhiều ngôn ngữ khác có khả năng gọi từ C vào mã Python Việc này không chỉ nâng cao tính năng cho ứng dụng mà còn mang lại khả năng scripting mà các ngôn ngữ lập trình khác khó có thể đạt được.
Khác với C/C++, Python giúp bạn không phải lo lắng về việc quản lý bộ nhớ hay dọn dẹp dữ liệu không cần thiết Khi bạn chạy mã Python, nó tự động chuyển đổi mã nguồn sang ngôn ngữ máy tính mà hệ thống có thể hiểu Quá trình này diễn ra ngay lập tức, giúp tối ưu hóa hiệu suất lập trình.
Python sử dụng bytecode, cho phép bạn chạy mã Python mà không cần lo lắng về việc liên kết với các thư viện hay các yếu tố khác Điều này giúp đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng bằng Python.
Lập trình CGI cho các ứng dụng Web
Phát triển giao diện người dùng
Tính toán khoa học và xử lý số liệu [13]
2.4.2 Đặc điểm, ứng dụng OpenCV
OpenCV, viết tắt của Open source computer vision library, là một thư viện mã nguồn mở dành cho máy tính, chuyên xử lý hình ảnh và phát triển ứng dụng đồ họa trong thời gian thực.
OpenCV tăng cường hiệu suất CPU trong các tác vụ thời gian thực và cung cấp nhiều mã xử lý hỗ trợ cho quy trình thị giác máy tính.
OpenCV là một thư viện được nhiều người dùng tin tưởng và sử dụng nhờ vào những tính năng đặc biệt của nó Thư viện này được phân chia thành các nhóm tính năng và các module riêng biệt, mang đến sự linh hoạt và hiệu quả trong việc xử lý hình ảnh và video.
An toàn - Hệ thống theo dõi cảnh báo cho người lái xe
Raspberry Pi là một máy tính mini có kích thước tương đương với thẻ ngân hàng, hoạt động trên hệ điều hành Linux Sản phẩm này được phát triển bởi Raspberry Pi Foundation, một tổ chức phi lợi nhuận.
Raspberry Pi có thể hoạt động như một máy vi tính hoàn chỉnh nhờ vào việc tích hợp tất cả các thành phần cần thiết Bộ xử lý SoC Broadcom BCM2835 của Raspberry Pi bao gồm CPU, GPU, RAM, khe cắm thẻ microSD, Wi-Fi, Bluetooth và 4 cổng USB 2.0, mang lại khả năng kết nối và hiệu suất tối ưu.
Nhận diện và phát hiện dấu hiệu mệt mỏi của người lái xe
Khi tham gia giao thông, an toàn là điều tối quan trọng cho bản thân và những người xung quanh Lái xe trong tình trạng không tỉnh táo có thể dẫn đến tai nạn nghiêm trọng Để phòng ngừa các tình huống nguy hiểm, cần nhận biết sớm các dấu hiệu như ngáp liên tục, khó tập trung và đau mỏi mắt.
Hình 3.1: Dấu hiệu hành vi mệt mỏi khi lái xe (Nguồn internet)
Hình 3.2 thể hiện tình trạng tức ngực và khó thở của người lái xe khi nhịp tim đập quá nhanh hoặc quá chậm Những triệu chứng này rất nguy hiểm và có thể khiến người lái xe mất nhận thức bất cứ lúc nào.
Hình 3.2: Dấu hiệu khó thở, tức ngực (Nguồn internet)
Hình 3.3 thể hiện tình trạng người lái xe khi gặp phải triệu chứng như đau đầu, chóng mặt và hoa mắt Những dấu hiệu này có thể dẫn đến sự mất tập trung và tăng nguy cơ xảy ra tai nạn khi điều khiển phương tiện.
Hình 3.3: Dấu hiệu đau nhức đầu khi đang lái xe (Nguồn internet)
Đôi khi, chúng ta không nhận ra cơ thể đã đạt đến giới hạn mệt mỏi Để giải quyết vấn đề này, nhóm chúng tôi đã nghiên cứu và phát triển một máy có khả năng nhận biết tình trạng mệt mỏi của cơ thể.
17 dấu hiệu hành vi bất thường của người lái xe, như nhịp tim đập nhanh chậm, chớp mắt liên tục hoặc nhắm mắt hoàn toàn, cần được chú ý để giảm thiểu nguy cơ xảy ra tai nạn giao thông không đáng có.
3.1.1 Một số vấn đề cần giải quyết Để xác định trạng thái tỉnh táo của người lái xe khi đang lái xe thường sẽ dựa vào các biểu hiện của cơ thể khi rơi vào trạng thái mệt mỏi, buồn ngủ, các biểu hiện này khác biệt với trạng thái bình thường a Khi chúng ta buồn ngủ
Cơ thể chúng ta thường rơi vào trạng thái buông lỏng, đặc biệt là cổ có xu hướng gục về phía trước, dẫn đến phản ứng chậm chạp và khả năng tập trung, suy nghĩ cũng bị giảm sút so với bình thường.
Khả năng phối hợp của mắt khi lái xe, hay tốc độ chớp mắt… cũng khác so với bình thường b Ảnh hưởng của chỉ số nhịp tim
Người khó thở hoặc thở hụt hơi, phải rướn người lên mới thở được
Cảm nhận rõ nhịp tim đập mạnh, thình thịch trong ngực, cổ, họng và lồng ngực bị rung lên
Nhịp tim chậm thường không gây ra triệu chứng rõ rệt, nhưng khi nhịp tim giảm quá mức, cơ thể có thể trải qua cảm giác chóng mặt, choáng váng, và trong những trường hợp nghiêm trọng, có thể dẫn đến kiệt sức hoặc ngất xỉu.
Cảm thấy rất mệt mỏi
Để xác định các biểu hiện như nhầm lẫn và khó tập trung, chúng ta có thể sử dụng cảm biến đo các tham số cơ thể như nhịp tim, nhiệt độ và trương lực cơ Ngoài ra, các công cụ phức tạp như phần mềm nhận dạng hình ảnh cũng có thể giúp xác định tốc độ chợp mắt của người lái xe, từ đó suy ra tình trạng buồn ngủ hoặc mệt mỏi Tuy nhiên, việc ứng dụng các giải pháp này thường gặp nhiều hạn chế do điều kiện đo không phải lúc nào cũng lý tưởng.
Theo tìm hiểu thì có thể căn cứ vào yếu tố phản xạ của cơ thể sẽ chậm lại khi rơi vào trạng thái buồn ngủ, mệt mỏi
Phản xạ là những phản ứng tự động của cơ thể đối với các kích thích từ môi trường, giúp chúng ta thích nghi với những thay đổi xung quanh Ví dụ, khi tay chạm vào vật nóng, chúng ta sẽ rụt lại ngay lập tức, hay khi có ánh sáng chiếu vào mắt, con ngươi sẽ co lại để bảo vệ Bên cạnh đó, việc tiết nước bọt khi thấy người khác ăn chanh cũng là một dạng phản xạ Các phản xạ này được chia thành hai loại chính.
Phản xạ có điều kiện là loại phản xạ hình thành trong cuộc sống cá nhân qua quá trình luyện tập, dựa trên phản xạ không điều kiện Loại phản xạ này diễn ra nhanh chóng và gần như theo bản năng, không cần suy nghĩ Trong số các loại phản xạ có điều kiện, phản xạ có điều kiện trùng hợp là nhanh nhất, xảy ra khi có tác nhân tác động với tín hiệu trong khoảng thời gian 0,5-1 giây, yêu cầu chúng ta phải suy nghĩ trước khi đưa ra quyết định.
Phản xạ không có điều kiện là một đặc điểm bẩm sinh của mọi sinh vật ngay từ khi mới sinh ra Khi cơ thể rơi vào trạng thái buồn ngủ, phản ứng trở nên chậm chạp và khả năng suy nghĩ giảm sút, dẫn đến việc cần có một kích thích để khôi phục khả năng tư duy.
19 phản ứng lại (nhận và trả lời câu hỏi) chúng ta sẽ phản ứng chậm hơn so với lúc tỉnh táo
3.1.2 Sử dụng trắc nghiệm nhanh xác định trạng thái tỉnh táo của người lái xe
Phương pháp này yêu cầu người lái xe tương tác với thiết bị trong một khoảng thời gian nhất định để xác nhận rằng họ vẫn tỉnh táo khi điều khiển phương tiện Thiết bị sẽ theo dõi nhịp tim của người lái, đảm bảo rằng nó duy trì ở mức ổn định từ 50 đến 100 nhịp/phút.
Nếu người lái xe nhắm mắt hoặc nháy mắt liên tục trong một khoảng thời gian nhất định, hoặc nếu camera không nhận diện được khuôn mặt của người lái xe, máy sẽ phát hiện nhịp tim của người lái xe tăng nhanh hoặc giảm thấp bất thường Trong trường hợp này, hệ thống sẽ phát ra âm thanh nhắc nhở và gửi tín hiệu khẩn cấp qua đèn LED cầu cứu cùng đèn xi nhan khẩn cấp để cảnh báo.
Xử lý thông tin theo mức độ mệt mỏi của người lái xe
Theo một cuộc khảo sát năm 2018 từ AA (Alcoholics Anonymous), có 13% người lái xe ở Anh thừa nhận đã từng ngủ gật khi đang lái xe Hơn 37% số người được khảo sát cho biết họ cảm thấy quá mệt mỏi và lo ngại rằng họ có thể ngủ quên khi đang điều khiển phương tiện.
Theo luật An toàn giao thông đường bộ năm 2008, thời gian làm việc của người lái xe ô tô không được vượt quá 10 giờ mỗi ngày và không lái xe liên tục quá 4 giờ Việc tuân thủ quy định này rất quan trọng vì sau thời gian dài lái xe, não bộ và cơ thể sẽ bị mệt mỏi, dẫn đến giảm khả năng tập trung và tăng nguy cơ tai nạn.
Xử lý thông tin theo mức độ mệt mỏi của người lái xe được mô tả đơn giản như sau:
Phát hiện biểu hiện mệt mỏi của người lái xe khi bắt đầu làm việc (1)
Phát hiện điều kiện và mức độ làm việc có thể gây mệt mỏi (2)
Tạo ra tín hiệu kích thích và cảnh báo tùy theo mức độ hành vi mệt mỏi hay ngủ gật của người lái xe (3)
Một số vấn đề cần giải quyết
Mệt mỏi do điều kiện lái xe gây ra bởi:
Lái xe vào ban đêm từ 2h00 đến 6h00, vào buổi chiều từ 13h00 đến 15h00, hoặc lái xe liên tục trong 2 giờ trên những đoạn đường vắng với tốc độ xe ít thay đổi có thể khiến cơ thể có xu hướng buồn ngủ tự nhiên Hình 3.4 minh họa rõ ràng dấu hiệu buồn ngủ của người lái xe trong những điều kiện này.
Hình 3.4: Buồn ngủ khi lái xe vào ban đêm (Nguồn internet)
Để xác định tình trạng buồn ngủ của người lái xe, cần xem xét các yếu tố như thể trạng của lái xe trước và trong quá trình lái, lịch trình làm việc trong tuần, thời điểm và thời gian lái xe, quãng đường di chuyển, cũng như điều kiện của con đường.
Có nhiều giải pháp để xác định các tham số liên quan đến thể trạng của lái xe Một trong những phương pháp là sử dụng thiết bị đo các chỉ số cơ thể như nhiệt độ, nhịp tuần hoàn và nhịp thở để phát hiện tình trạng mệt mỏi và buồn ngủ Bên cạnh đó, việc phân tích bảng thống kê thời gian làm việc trong tuần của lái xe cũng giúp xác định mức độ mệt mỏi tích tụ và tình trạng thiếu ngủ của họ.
Tuy nhiên cần phải lựa chọn các giải pháp phù hợp để ứng dụng trong sản phẩm, như phải căn cứ vào các yếu tố:
Độ tin cậy của giải pháp xác định
Mức độ phức tạp của giải pháp
Độ bền của thiết bị khi ứng dụng trong điều kiện thực tế
Mức độ tương thích với xe và lái xe
Chi phí khi áp dụng giải pháp
Mục tiêu của các thiết bị phát hiện buồn ngủ là xác định tất cả các điều kiện có thể gây ra tình trạng này ở người lái xe Tuy nhiên, việc tối ưu hóa các điều kiện thực tế với các yêu cầu cho phép có thể giúp xác định một số thông số quan trọng để nhận diện tình trạng buồn ngủ khi lái xe.
Quãng đường lái xe liên tục
Thời gian lái xe liên tục không nghỉ
Mức độ ổn định tốc độ lái xe.
Cách thức nhận diện và tạo tín hiệu cảnh báo
3.3.1 Thu nhận hình ảnh và tiền xử lý
Hình 3.5 mô tả quá trình hoạt động của camera trong việc thu nhận hình ảnh Đầu tiên, hình ảnh đầu vào được thu thập, sau đó video được phân tách thành các khung hình riêng biệt và tất cả hình ảnh được chuyển đổi về thang độ xám.
Hình 3.5: Mô phỏng camera thu nhận hình ảnh (Nguồn internet)
Công nghệ được sử dụng:
Ngôn ngữ lập trình Python
Thư viên mã nguồn mở OpenCV 3.0+
3.3.2 Nhận diện a Nhận diện khuôn mặt
Khởi tạo bộ dò tìm khuôn mặt
OpenCV, với mã nguồn mở, đã tích hợp nhiều phân loại hữu ích cho việc huấn luyện nhận dạng khuôn mặt, mắt và nụ cười Chương trình OpenCV đang thực hiện quét khuôn mặt để thu thập dữ liệu, như thể hiện trong hình 3.6.
Hình 3.6: Ứng dụng OpenCV quét khuôn mặt (Nguồn internet) b Thực hiện dò tìm khuôn mặt
Phương pháp nhận diện khuôn mặt sử dụng đặc trưng Haar-like kết hợp với Adaboost được tích hợp trong thư viện OpenCV Để áp dụng phương pháp này, hàm DetectMultiScale trong OpenCV được sử dụng để phát hiện khuôn mặt Hình 3.7 minh họa quá trình dò tìm khuôn mặt nhằm khởi động chương trình.
Hình 3.7: Thiết bị dò tìm khuôn mặt (Nguồn internet)
Hàm DetectMultiScale sẽ trả về bộ giá trị chứa tọa độ gốc (x,y) và kích thước (w,h) của khung chứa khuôn mặt, được lưu trong mảng faces Để vẽ hình chữ nhật lên ảnh ban đầu img, ta sử dụng cấu trúc lặp để duyệt qua các giá trị này, áp dụng hàm rectangle với tọa độ hai điểm trái trên và phải dưới: (x,y) và (x+w, y+h) Màu sắc của hình chữ nhật được sử dụng là (0,255,0).
Sau khi xác định khuôn mặt, quá trình tìm kiếm mắt sẽ được thực hiện trên các khuôn mặt đã phát hiện, thay vì quét toàn bộ hình ảnh như trong tìm kiếm khuôn mặt Tương tự, việc tìm kiếm và vẽ khung hình chữ nhật bao quanh mắt sẽ được thực hiện với màu sắc khác biệt Hình 3.8 minh họa camera đang nhận diện đôi mắt và truyền dữ liệu về thiết bị.
Hệ thống cảnh báo ngủ gật trên xe Lexus sử dụng công nghệ để phát hiện trạng thái nhấp nháy của mắt, nhằm xác định xem mắt đang mở hay nhắm Việc nhận diện trạng thái này là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho người lái.
Trong hệ thống này, quá trình đó sẽ được thực hiện như sau:
Nếu đôi mắt thay đổi từ trạng thái nhắm mắt sang mở mắt, thì hệ thống sẽ xác định đó là một cái nháy mắt
Và nếu trạng thái của mắt liên tục nhắm trong một khoảng thời gian nhất định thì mắt sẽ được phát hiện là nhắm [4]
OpenCV hỗ trợ một số bộ phận traning có thể phát hiện đôi mắt trong hai trạng thái khác nhau:
Phát hiện mắt ở trạng thái nhắm hoặc mở
Chỉ phát hiện mắt ở trạng thái đang mở b Phát hiện và cảnh báo
Chương trình sử dụng thuật toán theo dõi trạng thái nháy mắt của người lái xe trong thời gian thực để phát hiện tình trạng buồn ngủ hoặc mất tập trung Khi phát hiện người lái xe nhắm mắt, hệ thống sẽ phát ra âm thanh cảnh báo và tiếp tục giám sát Khi người lái mở mắt trở lại, chương trình sẽ ngừng theo dõi.
Hình 3.9: Mô hình đề xuất của ứng dụng
Hình 3.9 thể hiện quá trình hoạt động của camera cho đến lúc phát tín hiệu cảnh báo
Bước 1: Camera quét khuôn mặt
Bước 2: Thiết bị sẽ tách hình ảnh thu được thành các khung hình
Bước 3: Nhận dạng khuôn mặt, mắt
Bước 4: Tạo điểm cho khuôn mặt và mắt
Bước 5: Xác định các trạng thái mệt mỏi
Bước 6: Phát tín hiệu cảnh báo.
Tín hiệu kích thích
Tín hiệu kích thích là hiện tượng khi một vật thể đại diện cho một vật thể khác, tạo ra phản ứng và khiến cơ thể cảm nhận được sự thay đổi.
Tín hiệu cụ thể, hay còn gọi là tín hiệu thứ nhất, bao gồm các sự vật và hiện tượng như nhiệt độ, ánh sáng, âm thanh và màu sắc Những tín hiệu này đóng vai trò là những kích thích có điều kiện, tác động lên các giác quan và tạo ra những đường liên hệ thần kinh tạm thời trên vỏ não Hệ thống các đường liên hệ này được hình thành từ sự tương tác của các tín hiệu thứ nhất, tạo nên hệ thống tín hiệu thứ nhất.
Tín hiệu ngôn ngữ, hay còn gọi là tín hiệu thứ hai, bao gồm các kích thích khái quát và gián tiếp như lời nói và chữ viết Đối với con người, ngôn ngữ đóng vai trò như một kích thích tương tự như các hiện tượng xung quanh Nó khái quát hóa các tín hiệu từ hệ thống tín hiệu thứ nhất và trong suốt quá trình sống, ngôn ngữ đã gắn bó chặt chẽ với mọi kích thích bên trong và bên ngoài cơ thể, ảnh hưởng đến hoạt động của bán cầu đại não.
Nhóm nghiên cứu đề xuất sử dụng hai loại tín hiệu kích thích trong thiết bị phát hiện hành vi bất thường của người lái xe Tín hiệu cụ thể bao gồm ánh sáng và âm thanh để nhắc nhở và báo cáo, trong khi tín hiệu ngôn ngữ là các câu hỏi trắc nghiệm nhằm đánh giá mức độ tỉnh táo của người lái xe.
Hình 3.10 miêu tả quá trình các loại tín hiệu tác dụng đến người lái xe
Hình 3.10: Các loại tín hiệu dùng để cảnh báo (Nguồn internet)
Thiết bị này sử dụng âm thanh và ánh sáng để phát tín hiệu cảnh báo cho người lái xe trong quá trình điều khiển phương tiện Theo quan sát và tổng hợp của nhóm, tín hiệu cảnh báo cần đảm bảo các yếu tố cần thiết để nâng cao sự chú ý và an toàn cho người lái.
Không được làm ảnh hưởng đến việc lái xe, không gây giật mình
Phải đảm bảo lái xe cảm nhận được
Phải đảm bảo an toàn khi sử dụng Để đạt được điều này thì thiết bị phải:
Tạo loại kích thích phù hợp vào thời điểm phù hợp
Có sự thay đổi kiểu và cường độ kích thích
Có sự phối hợp các hình thức kích thích khác nhau giữa các lần kích thích liên tiếp
Tăng cường độ kích thích khi mức độ cảm nhận của người lái xe giảm hay vượt sâu giới hạn an toàn
Cần chia việc kích thích ra làm 2 pha: Pha báo hiệu kích thích và pha kích thích cảnh báo.
Các loại tín hiệu kích thích có thể sử dụng để cảnh báo trong thiết bị
3.5.1 Kích thích bằng ánh sáng Ánh sáng là loại tín hiệu được cảm nhận bằng thị giác Sử dụng ánh sáng để báo hiệu là sử dụng các loại ánh sáng đèn led để báo hiệu như mô tả trong hình 3.11
Ánh sáng đèn LED có nhiều ưu điểm trong việc cảnh báo, bao gồm khả năng dễ dàng tạo ra, không gây tiếng ồn và không ảnh hưởng đến môi trường xung quanh Đặc biệt, ánh sáng này rất phù hợp để sử dụng vào ban đêm khi cường độ ánh sáng bên ngoài thấp.
Nhược điểm: Thường không hiệu quả vào ban ngày, khi cường độ ánh sáng bên ngoài môi trường cao
Do vậy, ánh sáng chỉ phù hợp cho các kích thích ở pha báo hiệu kích thích
3.5.2 Kích thích bằng âm thanh Âm thanh là tín hiệu được cảm nhận bằng thính giác Sử dụng âm thanh để báo hiệu là sử dụng các âm thanh đặc trưng (tần số, nhịp ) để báo hiệu Đã có nhiều nghiên cứu khác nhau về việc sử dụng âm thanh hiệu quả để báo hiệu trong ngành giao thông Trong tài liệu QCVN 20:2010/BGTVT được Bộ Giao Thông Vận Tải ban hành có quy định về việc sử dụng âm thanh để báo hiệu như sau:
Tần số âm phát: Từ 75 Hz đến 1575 Hz
Mã tín hiệu là âm thanh được truyền tải theo mã Morse, trong đó âm ngắn có thời gian tối thiểu là 0,75 giây, và âm dài kéo dài gấp ba lần âm ngắn.
Mã tín hiệu âm thanh đặc biệt bao gồm mã Morse chữ “U” được sử dụng để báo hiệu công trình trên biển và mã Morse chữ “D” dùng để cảnh báo về chướng ngại vật nguy hiểm.
Việc sử dụng âm thanh mang lại nhiều ưu điểm như khả năng dễ dàng tạo ra tín hiệu kích thích mà không bị ảnh hưởng bởi thời điểm phát tín hiệu Điều này giúp tăng cường hiệu quả gây chú ý, thu hút sự quan tâm của người nghe một cách hiệu quả.
Nhược điểm của việc sử dụng báo hiệu trên xe chở khách đường trường vào ban đêm là có thể gây ra tiếng ồn, ảnh hưởng đến sự thoải mái của hành khách.
Do vậy, âm thanh phù hợp cho các kích thích ở pha báo hiệu kích thích và pha cảnh báo
Nghiên cứu tổng quan
Các thiết bị chống mệt mỏi cho người lái xe, từ đơn giản đến phức tạp, đều có những ưu điểm nhất định Tuy nhiên, tại Việt Nam, việc sử dụng các sản phẩm này vẫn còn hạn chế và cần được cải thiện để phát huy hiệu quả tối đa.
Nghiên cứu về chế tạo thiết bị chống mệt mỏi cho người lái xe tại Việt Nam đang còn hạn chế, mặc dù tính chất, giá thành và khả năng bảo trì của các thiết bị này rất quan trọng Nhóm chúng tôi sẽ phát triển ứng dụng nhằm tối ưu hóa các ưu điểm từ những thiết bị đã có trước đó.
4.1.1 Phân tích một số thiết bị có chức năng tương tự
4.1.1.1 Thiết bị cảnh bảo buồn ngủ Carcam Fatigue Warning System a) Đặc điểm
Hệ thống Cảnh báo Buồn ngủ Carcam giúp nhận diện tình trạng mệt mỏi và buồn ngủ của người lái thông qua việc phân tích các yếu tố sinh lý như khuôn mặt, đôi mắt, hướng nhìn và vị trí đầu.
Hệ thống cảnh báo đã được Việt hóa âm thanh sang tiếng Việt, mang lại trải nghiệm thân thiện cho người dùng Điểm mạnh của hệ thống này là khả năng nhận diện trong mọi điều kiện ánh sáng, thậm chí khi người lái xe đeo kính.
Hình 4.1 thể hiện thông số kỹ thuật thiêt bị Carcam Fatigue Warning System:
Kích thước tương đổi nhỏ: 120x50x20mm (dài x rộng x độ dày)
Khoảng cách nhận diện: từ 45-65cm
Sử dụng nguồn sạc vào: 12-24V
Ngôn ngữ sử dụng: Tiếng Việt
Thời gian cảnh báo: 1-2 giây sau khi người lái nhắm mắt
Tốc độ thông báo được kích hoạt ngay khi nhận tín hiệu từ người lái, giúp xử lý thông tin một cách nhanh chóng và phát ra âm thanh cảnh báo bằng tiếng Việt.
Hình 4.1: Thiết bị cảnh bảo buồn ngủ Carcam Fatigue Warning System (Nguồn internet) b) Nguyên lý hoạt động cơ bản
Cấu tạo cơ bản gồm: Lens camera, bộ tiếp nhận hình ảnh, bộ xử lý trung tâm và thiết bị cảnh báo (Loa)
Khi người lái xe có dấu hiệu buồn ngủ hoặc mệt mỏi, như tư thế đầu không thẳng, tầm nhìn méo, một hoặc hai mắt nhắm, camera sẽ chụp ảnh và gửi tín hiệu về đầu thu để xử lý Khi phát hiện các triệu chứng này, bộ phận trung tâm sẽ kích hoạt các cảnh báo tương ứng theo tín hiệu đã được lập trình trước.
Hệ thống cảnh báo buồn ngủ của Carcam được cải tiến mạnh mẽ trong việc tiếp nhận và xử lý thông tin hình ảnh, đồng thời cung cấp cảnh báo hiệu quả Tuy nhiên, sản phẩm vẫn gặp khó khăn về giá thành trên thị trường và nguồn điện rời, dẫn đến tình trạng hao pin khi hoạt động liên tục.
Mặc dù có cảnh báo từ loa phóng thanh, người lái xe vẫn có thể ngủ gật và không nghe thấy, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng Việc bật hoặc tắt nguồn thiết bị gặp hạn chế, nhưng sản phẩm sẽ chủ động hơn khi năng lượng được tích hợp vào xe Tuy nhiên, thiết bị này chỉ phù hợp cho những chuyến đi ngắn hạn do dung lượng pin không đủ cho các chuyến đi dài.
4.1.1.2 Thiết bị cảnh báo ngủ gật khi lái xe tích hợp GPS FW-03 a) Đặc điểm
Hình 4.2: Cấu tạo thiết bị GPS FW-03:
1- Camera; 2- Công tắc chỉnh sửa; 3- Công tắc khởi động; 4- Đèn báo buồn, đèn trạng thái; 5- Loa; 6- Cổng USB, 7- Cổng giao diện GPS; 8- Giá đỡ (Nguồn internet)
Thiết bị FW-03 là hệ thống cảnh báo buồn ngủ tích hợp GPS, sử dụng công nghệ phát hiện tiên tiến để phân tích tình trạng mất tập trung, mệt mỏi và biểu hiện buồn ngủ của tài xế Nó tương tự như các thiết bị cảnh báo buồn ngủ khác trên thị trường, như hệ thống Carcam Fatigue Warning System.
Thiết bị cảnh báo lái xe tích hợp GPS FW03 đã được cải tiến với hiệu suất ổn định hơn, đồng thời bộ sạc có khả năng tích hợp trên ô tô, giúp khắc phục nhược điểm khi di chuyển trên những cung đường xa.
Không những vậy, sản phẩm này còn được tích hợp thêm bộ phận GPS Nguồn cấp sử dụng: là nguồn DC 12-24V Điện áp làm việc và dòng điện: 5V, 320mA
Thời gian phản hồi cảnh báo: 1-2 giây sau khi người lái nhắm mắt lại
Khoàng cách nhận diện: 45-65cmn
Kích thước cơ bản: 80x50x20mm (dài x rộng x độ dày)
Cấu tạo của thiết bị bao gồm một cụm camera xử lý kết hợp với đèn cảnh báo, một cụm giao diện GPS, loa, USB, một giá đỡ và bộ nguồn tích hợp vào chuôi điện trên ô tô Nguyên lý hoạt động cơ bản của thiết bị này cho phép nó thực hiện các chức năng như giám sát hình ảnh, cảnh báo và định vị chính xác.
Nhấn nút nguồn để khởi động máy, chờ cho đèn báo màu xanh sáng Đặt khuôn mặt của người lái cách máy khoảng 30 giây để máy thực hiện việc phân tích khuôn mặt và đồng tử.
Sau khi kết nối với nguồn, đèn xanh sẽ nhấp nháy trong 1 giây và hệ thống FW-03 sẽ khởi động Trong 30 giây đầu tiên, hệ thống sẽ xác định vị trí của người lái và phân tích hiện trạng Nếu đèn xanh luôn sáng, điều đó có nghĩa là máy đã phát hiện mắt của người lái và chuyển sang trạng thái làm việc.
Phần mềm thông minh này liên tục theo dõi và phân tích tình trạng của người lái, đồng thời gửi cảnh báo để đánh thức họ khi cần thiết.
Thiết bị cảnh báo ngủ gật khi lái xe FW-03 tích hợp GPS mang lại sự tiện lợi vượt trội so với các sản phẩm khác Với giao diện GPS tích hợp và nguồn điện được kết nối trực tiếp vào chuôi cắm của ô tô, thiết bị này hỗ trợ người lái trong những chuyến đi dài một cách hiệu quả.
Hình 4.3: Hạn chế ở khu vực thiếu sáng (Nguồn internet)
Phân tích thiết kế mô hình cơ bản
Hình 4.14: Bố trí lắp đặt mô hình trong xe ô tô:
1- Mô hình thiết bị; 2-Giá đỡ; 3- Dây đi nguồn; 4: Jack cắm nguồn
Mô hình trong Hình 4.14 được thiết kế theo phương nằm ngang, có thể được đặt trên tap lô ô tô hoặc lắp ráp trên giá đỡ kính xe, đối diện với người lái.
Nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho thiết bị có thể theo dõi người lái xe trong môi trường tốt nhất
Tiện lợi cho việc lắp đặt
Dễ kiếm soát, kiểm tra thiết bị
Quan sát được hướng đối hiện của người lái xe
Truyền đạt tính hiệu cảnh báo đến người lái xe một cách trực quan nhất
4.2.1 Yêu cầu về thiết kế
Mạch Raspberry Pi là một loại máy tính nhúng có kích thước nhỏ gọn, chỉ bằng một thẻ tín dụng, và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều mô hình thực tế Để cải thiện các thiết bị theo dõi sức khỏe, tình trạng mệt mỏi và buồn ngủ hiện có trên thị trường, chúng ta sẽ tập trung khắc phục những hạn chế còn tồn tại trong các sản phẩm này.
Cấu tạo thiết bị nhỏ gọn, phù hợp với đa số các dòng xe khác nhau
Âm thanh cảnh báo được lập trình Tiếng Việt
Phần nguồn được tích hợp vào ô tô
Tín hiệu cảnh báo trực quan, giúp tài xế cảm thấy thoải mái, không áp lực khi sử dụng thiết bị
Tín hiệu khẩn cấp giúp giao tiếp đến người xung quanh khi người lái gặp vấn đề về sức khỏe
Vấn đề sạc pin rời vẫn phổ biến và gây khó khăn cho thiết bị theo dõi, đặc biệt khi người lái xe di chuyển trên những quãng đường dài mà pin rời không đủ đáp ứng Do đó, việc tích hợp nguồn pin trực tiếp lên xe ô tô cho thiết bị theo dõi là rất cần thiết để đảm bảo hoạt động liên tục và hiệu quả.
Thiết bị được thiết kế đơn giản và dễ sử dụng, phù hợp với hầu hết người dùng Người lái có thể được theo dõi ngay cả khi đeo kính, và âm thanh cảnh báo được cài đặt bằng Tiếng Việt, giúp tăng cường trải nghiệm sử dụng.
Thiết bị cảnh báo cần phát tín hiệu rõ ràng để cảnh báo và đánh thức người lái xe Đồng thời, cần phát triển hệ thống cảnh báo giao tiếp với những người xung quanh khi người lái xe gặp nạn trong tình huống khẩn cấp.
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao với thiên hướng đối tượng, thường được sử dụng trong phát triển ứng dụng và website Ngôn ngữ này do Guido van Rossum sáng tạo và phát triển trong một dự án mã nguồn mở.
Là ngôn ngữ thông dịch cấp cao:
Khi sử dụng Python, người dùng không cần lo lắng về việc quản lý bộ nhớ hay dọn dẹp dữ liệu không cần thiết Python tự động chuyển đổi mã nguồn thành ngôn ngữ máy tính, giúp việc lập trình trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Hầu hết, chương trình Python đều có thể di chuyển từ nhiều nền tảng khác nhau như: Windows, macOS, Linux mà không có bất kỳ thay đổi nào [4]
OpenCV (Open Computer Vision) là thư viện mã nguồn mở hàng đầu trong lĩnh vực thị giác máy tính, machine learning và xử lý ảnh Với giấy phép BSD, OpenCV cho phép doanh nghiệp dễ dàng sử dụng và chỉnh sửa mã nguồn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các ứng dụng công nghệ.
Dự án OpenCV này được bắt đầu thực hiện vào năm 1999 tại Intel bởi Gary Bradsky Ứng dụng:
Phục hồi hình ảnh/video
Khả năng di chuyển: Opencv có các giao diện cho C/C++, Python Java vì vậy hỗ trợ được cho Window, Linux, MacOs lẫn Android, iOS OpenCV [4]
Autodesk Inventor là phần mềm thiết kế mô hình 3D chất rắn cơ học do Autodesk phát triển, chuyên dùng để tạo ra các nguyên mẫu kỹ thuật số Phần mềm này hỗ trợ thiết kế cơ khí 3D, giao tiếp thiết kế, tạo dụng cụ và mô phỏng sản phẩm Với Autodesk Inventor, người dùng có thể tạo ra các mô hình 3D chính xác, giúp hình dung và mô phỏng sản phẩm trước khi tiến hành chế tạo.
Phần mềm hỗ trợ mô phỏng chuyển động Các công cụ mô phỏng này cho phép người dùng thiết kế ô tô hoặc các bộ phận ô tô
4.2.2 Sơ đồ khối tổng quan
Hình 4.15: Sơ đồ khối tổng quan nguyên lý của mô hình
Modul relay có chân COM được kết nối với nguồn 12V và tất cả các chân GPIO được kết nối trực tiếp với mạch chính, giúp thực hiện chức năng input/output cho mạch chính một cách hiệu quả.
Thiết bị cảnh báo khẩn cấp: Chân dương nối vào chân NO của relay, chân âm được cấp mass sẵn
Khi công tắc chuyển sang chế độ “ON”, mạch Raspberry Pi 4 sẽ được khởi động, cung cấp nguồn cho Camera Pi hoạt động Chương trình lập trình sẽ được nạp và Camera Pi sẽ liên tục thu nhận hình ảnh của người lái xe Nếu phát hiện người lái xe có dấu hiệu bất thường, sẽ có ba trường hợp xảy ra.
Trường hợp 1: Dấu hiệu người lái xe nhắm mắt 3 giây trở lên
Khi người lái xe nhắm mắt từ 3 giây trở lên, camera sẽ ghi nhận thông tin bất thường và truyền tín hiệu đến mạch xử lý Tín hiệu này được gửi đến jack cắm audio 3.5mm, kích hoạt loa nhắc nhở để cảnh báo người lái xe lần đầu với thông điệp “hãy cẩn thận”.
Khi người lái xe nhắm mắt trong 7 giây trở lên, camera sẽ ghi nhận thông tin bất thường và mạch tiếp nhận sẽ xử lý dữ liệu này Sau đó, tín hiệu được gửi đi qua jack audio 3.5mm, kích hoạt loa nhắc nhở để cảnh báo người lái xe Nếu tình trạng này tiếp tục, hệ thống sẽ nhắc nhở lần thứ hai với thông điệp "hãy dừng xe và nghỉ ngơi".
Nếu thời gian cảnh báo nhắc nhở ban đầu vượt quá 12 giây mà người lái xe vẫn chưa trở lại trạng thái bình thường, mạch tiếp nhận và xử lý sẽ gửi tín hiệu đến jack audio 3.5mm Từ đó, loa nhắc nhở sẽ hoạt động, phát ra cảnh báo lần thứ ba với “tiếng bíp dài” Modul relay nhận tín hiệu, cuộn relay được cấp điện để đóng chân NO (chân COM đã được kích nguồn 12V) Kết quả là bảng chữ LED cầu cứu, còi xe và đèn khẩn cấp sẽ hoạt động, tạo ra cảnh báo khẩn cấp cho người xung quanh.
Trường hợp 2: Mất nhận diện người lái xe
Các trường hợp mất nhận diện người lái xe bao gồm: (1) Khi đầu người lái xe quay xung quanh, (2) Khi người lái gục đầu do buồn ngủ, và (3) Trong các tình huống khẩn cấp như bị ngất hoặc hôn mê.
Thiết kế xây dựng mô hình thiết bị
Nhóm nghiên cứu đã thiết kế và khảo sát các chức năng của từng khối thiết bị, sau đó ghép nối chúng để tạo thành một bo mạch phần cứng hoàn chỉnh với các modul phần cứng Cuối cùng, tất cả được đặt trong một hộp vỏ đã được thiết kế trước, tạo thành mô hình hoàn chỉnh đáp ứng yêu cầu thiết kế và nguyên lý hoạt động.
Hình 4.16: Sơ đồ cấu tạo
Khi cấp nguồn, dây nguồn sẽ được nối với mạch xử lý thông qua công tắc khởi động
Công tắc đóng lại sẽ cung cấp nguồn điện cho mạch xử lý Raspberry Pi 4, giúp nuôi nguồn cho camera Khi được cấp điện, camera sẽ hoạt động và liên tục thu nhận hình ảnh.
Khi nhận được tín hiệu cảnh báo từ các ảnh thô đã lưu trữ và xử lý, chân GPIO 17 được lập trình để điều khiển relay thông qua mạch điều khiển relay Mạch này nhận tín hiệu và cấp nguồn cho cuộn relay, kích hoạt chân NO Nguồn sẽ đi từ chân COM qua chân NO và kết nối với thiết bị cảnh báo, như mô tả trong hình 4.16.
4.3.2 Bản vẽ chi tiết có kích thước các bộ phận mô hình
Hình 4.17: Bản vẽ kích thước thiết bị mô hình
Hình 4.18: Bản vẽ kích thước bộ phận mạch Raspberry Pi 4
Hình 4.19: Bản vẽ kích thước bộ phận mạch relay điều khiển
Hình 4.20: Bản vẽ kích thước bộ phận camera
Hình 4.21: Bản vẽ kích thước bộ phận công tắc nguồn
Hình 4.22: Bản vẽ kích thước bộ phận Loa
Hình 4.23: Bản vẽ kích thước bộ phận khung vỏ
Hình 4.24: Bản vẽ kích thước bộ phận nắp khung
Hình 4.25: Tất cả bộ phận của mô hình:
1- Camera; 2- Công tắc khởi động; 3- Loa; 4- Mạch xử lý điều khiển; 5- Mạch relay; 6- Dây cáp FFC camera; 7- Chuôi cắm âm thanh 3.5 loa; 8- Jack USB nguồn loa; 9- Chuôi cắm nguồn USB type-C; 10, 11- Nắp, vỏ thiết bị; 12- Mô hình hoàn chỉnh
Bước đầu tiên là chuẩn bị các bộ phận chính của thiết bị, bao gồm len camera, công tắc, loa, mạch xử lý Raspberry Pi 4, mạch relay, dây cáp FFC cho camera, chuôi cắm âm thanh cho loa, Jack USB nguồn loa và chuôi cắm nguồn USB type.
C, khung và nắp mô hình
Bước 2: Kết nối các phần bên trong của camera lại với nhau thành cụm Bước 3: Lắp cụm bộ phận vào khung vỏ
Bước 4: Hoàn thiện sản phẩm
4.3.3 Cấu tạo phần cứng của mô hình
4.3.3.1 Mạch Raspberry Pi 4 Model B (8GB)
Hình 4.26: Cấu tạo mạch Raspberry Pi 4 Model B (8GB):
1- RAM bộ nhớ tạm (8GB); 2- Bộ xử lý BCM2711; 3- 40 Chân đầu vào/ đầu ra GPIO; 4- Bộ thu, nhận sóng 2 kênh 2.4/5 Wi-Fi, Bluetooth 5.0 & BLE; 5- Khe cắm thẻ nhớ Micro SD; 6- Cổng MIPI DSI (Màn hình); 7- Led báo hoạt động (màu xanh); 8- Led báo nguồn (màu đỏ); 9- USB Type C cấp nguồn; 10- 2 Cổng microHDMI; 11- Cổng MIPI CSI (Camera); 12- Audio, Video Composite 3.5mm Jack; 13- 2 cổng USB 2.0; 14- 2 cổng USB 3.0; 15- Cổng mạng Ethernet LAN
Raspberry Pi, như hình 4.26, là một máy tính nhỏ gọn có kích thước tương đương với một thẻ ATM và hoạt động trên hệ điều hành Linux Thiết bị này được phát triển bởi Raspberry Pi Foundation, một tổ chức phi lợi nhuận.
Với Raspberry Pi, bạn chỉ cần cài đặt hệ điều hành và kết nối chuột, bàn phím cùng màn hình để sử dụng như một máy tính Raspberry Pi mang đến trải nghiệm máy tính tiện lợi và linh hoạt cho người dùng.
Thiết bị này có thể thay thế máy tính để bàn hoặc laptop, đồng thời là một giải pháp đa năng cho các hệ thống điện tử, thiết lập hệ thống tính toán và các dự án DIY với chi phí hợp lý.
RAM, viết tắt của Random Access Memory, là một thành phần quan trọng bên cạnh vi xử lý trong máy tính Nó hoạt động như bộ nhớ tạm thời, lưu trữ thông tin hiện tại để CPU có thể truy xuất và xử lý nhanh chóng RAM đóng vai trò trung gian giữa các tệp tin hệ thống như ROM và vi xử lý, cung cấp thông tin, tác vụ và lệnh một cách hiệu quả Các dữ liệu cần thiết cho vi xử lý, bao gồm tệp tin hệ điều hành, dữ liệu ứng dụng và đồ họa, được lưu trữ trên RAM để có thể truy cập ngay lập tức.
Bộ nhớ RAM có dung lượng thấp hơn ổ cứng nhưng lại cung cấp tốc độ ghi và đọc nhanh chóng cho CPU, đóng vai trò quan trọng trong khả năng thực thi đa nhiệm Khi dung lượng RAM lớn và chu kỳ bộ nhớ nhanh, thiết bị có thể chạy nhiều ứng dụng cùng lúc một cách mượt mà Ngược lại, nếu dung lượng RAM không đủ, máy sẽ gặp tình trạng giật lag hoặc treo do quá tải tác vụ, dẫn đến tràn bộ nhớ.
Bộ vi xử lý CPU (BCM2711)
Bộ vi xử lý, hay còn gọi là CPU (Central Processing Unit) hoặc CHIP, là thành phần trung tâm của mạch điện CPU được xem như bộ não của máy, có nhiệm vụ chính là xử lý thông tin và dữ liệu, cũng như thực hiện các thao tác dựa trên điều kiện đầu vào của mạch.
CPU được xem như là bộ não của hệ thống mạch, có nhiệm vụ xử lý tất cả thông tin và dữ liệu đầu vào, giúp mạch hoạt động mượt mà và thực hiện mọi tác vụ một cách hiệu quả.
Chip Broadcom BCM2711 chứa bộ xử lý ARM Cortex-A53 lõi tứ 64-bit tốc độ 1,5 GHz
Hình 4.27: Chức năng các chân GPIO mạch Raspberry Pi 4 (Nguồn internet)
Bo mạch raspberry pi 4 model B bao gồm hai chân 5V, hai chân 3V3 và 7 chân nối đất (0V) như hình 4.27:
5V: Chân 5v xuất ra 5v từ cổng USB Type-C
3.3V: Chân 3v dùng để cấp nguồn 3.3v ổn định cho các linh kiện bên ngoài
GND: Chân nối đất thường được gọi là GND
Hình 4.28: Sơ đồ mạch điện chân GPIO (Nguồn internet)
Raspberry Pi 4 GPIO Pinout có 40 chân: 26 chân GPIO, hai chân 5V, hai chân 3V3 và 7 chân nối đất (0V) mô tả ở mạch điện hình 4.28
Các chân GPIO của RPI 4 có khả năng tạo ra đầu ra PWM và bo mạch hỗ trợ các giao thức truyền thông nối tiếp SPIs, I2C và UART
GPIO, viết tắt của General Purpose Input Output, có nghĩa là "chân đầu ra, đầu vào có mục đích chung" Các chân GPIO được sử dụng để kết nối giữa các bo mạch, cho phép giao tiếp và điều khiển các thiết bị khác nhau một cách linh hoạt.
Raspberry Pi có khả năng kết nối với các thiết bị ngoại vi đầu vào và đầu ra Các chân GPIO của Raspberry Pi không được gán chức năng cố định, cho phép người dùng tùy chỉnh chúng thông qua phần mềm.
Bộ thu, nhận sóng 2 kênh 2.4/5 Wi-Fi, Bluetooth 5.0 & BLE
Phương án thiết kế phần mềm mô hình
4.4.1 Lập trình xử lý ảnh với ứng dụng OpenCV trong ngôn ngữ lâp trình Python
4.4.1.1 Trích xuất nhận diện khuôn mặt
#waring time: Thời gian cảnh báo
Âm thanh cảnh báo theo tên file được sử dụng để xác định các thuộc tính của hình ảnh Biến image là một đối tượng chứa giá trị màu của từng điểm ảnh trong các không gian màu khác nhau Lệnh resize (image, (20, 10)) được áp dụng để thay đổi kích thước của mảng hình ảnh, với 20 là chiều cao và 10 là chiều rộng Việc thay đổi kích thước ảnh giúp giảm dung lượng tệp, do ảnh gốc thường có kích thước và dung lượng lớn.
Khi giảm kích thước và dung lượng ảnh, bộ phận xử lý và lưu trữ hoạt động nhanh hơn, từ đó nâng cao khả năng xử lý và cung cấp thông tin, tín hiệu một cách nhanh chóng.
Chuyển dữ liệu về hệ Tensor
Dựa vào mạng Mobilenet để xem mắt đóng hay mở Để dự đoán các hành vi ta đặt tên hàm là “run_sleep”
82 Để đọc ảnh từ camera và chuyển hình ảnh thu nhận về không gian màu RGB ta dùng lệnh để hiển thị ảnh
Chuyển sang hệ màu Lab để lấy các mốc điểm chiều cao và chiều rộng
Tìm kiếm khuôn mặt bằng HOG
Thì trích xuất vị trí và vẽ khung nhận diện khuôn mặt với “x1, y1, x2, y2” tương ứng với các cạnh khung trái, trên, phải, dưới
(Code để chạy chương trình này nằm ở PHỤ LỤC 1.1)
4.4.1.2 Xác định vị trí mắt và trích xuất trạng thái mắt đóng/mở
Sau khi xác định vị trí khung nhận diện khuôn mắt, tiến hành tìm và trích xuất vị trí của hai mắt, với các tọa độ “x1, y1, x2, y2” tương ứng với các cạnh trái, trên, phải và dưới của khung Trong đó, “h” đại diện cho chiều cao và “w” cho chiều rộng của khung nhận diện.
Tiếp đến khi đã trích xuất được vị trí 2 mắt, ta dùng mobilnet để kiểm tra mắt đóng hay mắt mở
Nếu 2 mắt đóng thì hiển thị khung màu đỏ, mở thì hiển thị khung màu xanh
“True” là đánh dấu nhận ra khuôn mặt
Ngược lại, “False” đánh dấu không tìm ra khuôn mặt
(Code để chạy chương trình này nằm ở PHỤ LỤC 1.2)
4.4.1.3 Cách thức trích xuất nhịp tim bằng OpenCV trong Python Ứng dụng này sử dụng OpenCV để tìm vị trí khuôn mặt của người dùng, sau đó cô lập vùng trán Dữ liệu được thu thập từ vị trí này theo thời gian để ước tính nhịp tim của người dùng Điều này được thực hiện bằng cách đo cường độ quang học trung bình ở vị trí trán, chỉ trong kênh màu xanh lá cây của hình ảnh phụ (có thể tồn tại tỷ lệ trộn màu tốt hơn, nhưng kênh màu xanh lam có xu hướng rất nhiễu) Dữ liệu sinh lý có thể được ước tính theo cách này nhờ vào các đặc tính hấp thụ quang học của (oxy-) hemoglobin
Với điều kiện ánh sáng tốt và tiếng ồn tối thiểu từ chuyển động, nhịp tim sẽ được cách ly trong khoảng thời gian 15 giây Bên cạnh đó, các dạng sóng sinh lý khác như sóng Mayer cũng sẽ xuất hiện trong luồng dữ liệu thô.
Sau khi ước tính nhịp tim của người dùng, sự biến thiên pha theo thời gian thực được tính toán để đồng bộ hóa vị trí trán với nhịp tim Điều này cho phép nhịp tim được phóng đại trong quá trình kết xuất khung hình sau xử lý.
Hiện nay, công nghệ có khả năng phát hiện nhiều cá nhân trong hình ảnh từ camera, tuy nhiên, chỉ thông tin từ một khuôn mặt duy nhất được trích xuất để phân tích.
Sau đó để xem luồng dữ liệu đo được hiện lên màn hình.
Màn hình dữ liệu hiển thị sẽ hiển thị 3 dữ liệu, từ trên xuống dưới:
Cường độ quang học thô
Trích xuất tín hiệu nhịp tim
Mật độ phổ công suất, với cực đại cục bộ cho biết nhịp tim (tính bằng nhịp mỗi phút)
(Code để chạy chương trình này nằm ở PHỤ LỤC 1.3)
4.4.1.4 Kiểm tra, xử lý thông tin các trường hợp và đưa ra quyết định cảnh báo
Kiểm tra thời gian tắt thông báo
Trường hợp 1 (Th_1): Tìm ra khuôn mặt, nhưng có dấu hiệu người lái xe nhắm mắt
Nếu mở mắt thì tắt thông báo, với “0” là mở mắt
Nếu là trường hợp 1 thì tắt cảnh báo
Trường hợp 1.3 (Th_1.3): Nếu thời gian nhắm mắt lớn hơn hoặc bằng 12 giây thì đưa ra cảnh báo, bật relay_1 Ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra “Th_1.2”
Trường hợp 1.2 (Th_1.2): Nếu thời gian lớn hơn hoặc bằng 7 giây thì đưa ra cảnh báo, ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra “Th_1.1”
Trường hợp 1.1 (Th_1.1): Nếu thời gian lớn hơn hoặc bằng 3 giây thì đưa ra cảnh báo, ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra, xử lý ảnh
Trường hợp 2 (Th_2): Tìm ra khuôn mặt người lái xe thì lưu trữ thời gian hiện tại, nếu là trường hợp 2 thì tắt cảnh báo
Trường hợp 2.3 (Th_2.3): Nếu thời gian mất nhận diện lớn hơn 12 giây thì đưa ra cảnh báo, bật relay_1 Ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra “Th_2.2”
Trường hợp 2.2 (Th_2.2): Nếu thời gian lớn hơn hoặc bằng 7 giây thì đưa ra cảnh báo, ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra “Th_2.1”
Trường hợp 2.1 (Th_2.1): Nếu thời gian lớn hơn hoặc bằng 3 giây thì đưa ra cảnh báo, ngược lại thì sẽ tiếp tục kiểm tra, xử lý ảnh
Trường hợp 3 (Th_3): Tìm ra khuôn mặt, và bắt đầu trích xuất nhịp tim Nếu nhịp tim ổn định >= 50 bpm,
