Đồ án Ứng dụng xử lý ảnh cảnh báo tài xế ngủ gật (Phần 1)

Nội dung text: Đồ án Ứng dụng xử lý ảnh cảnh báo tài xế ngủ gật (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT GVHD: TH.S ĐỖ DUY TÂN SVTH: PHAN VĂN PHƯƠNG MSSV: 10101101 SVTH: TRẦN TRÍ TÂM MSSV: 10101114 SKL003043 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 07/2014
2. BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ-CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN- ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT GVHD: Ths Đỗ Duy Tân SVTH: Phan Văn Phương MSSV: 10101101 SVTH: Trần Trí Tâm MSSV: 10101114 Tp. Hồ Chí Minh - 7/2014
3. BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ-CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN- ĐIỆN TỬ ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT GVHD: Ths Đỗ Duy Tân SVTH: Phan Văn Phương Lớp: 101011B, Hệ chính qui MSSV: 10101101 SVTH: Trần Trí Tâm Lớp: 101011B, Hệ chính qui MSSV: 10101114 Tp. HồChí Minh - 7/2014
4. PHẦN I
5. TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TP. HỒ CHÍ MINH ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ Tp. HCM, ngày 1 tháng 3 năm 2014 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phan Văn Phương MSSV: 10101101 Trần Trí Tâm MSSV: 10101114 Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện - Điện tử Mã ngành: 01 Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ: 1 Khóa: 2010 Lớp: 101011 I. TÊNĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT II. NHIỆM VỤ 1. Các số liệu ban đầu: 2. Nội dung thực hiện: III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 1/3/2014 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 1/7/2014 V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Ths. Đỗ Duy Tân CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP Ths. Đỗ Duy Tân TS. Nguyễn Thanh Hải ii
6. TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TPHCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Khoa Điện - Điện Tử Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Bộ Môn Điện Tử Công Nghiệp Tp. Hồ Chí Minh, ngày 1 tháng 3 năm 2014 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên 1: Phan Văn Phương Lớp: 101011 MSSV:10101101 Họ tên sinh viên 2: Trần Trí Tâm Lớp: 101011 MSSV:10101114 Tên đề tài: ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT Xác nhận Tuần/ngày Nội dung GVHD GV HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ và tên) Ths. Đỗ Duy Tân iii
7. LỜI MỞ ĐẦU Thế giới ngày nay với khoa học kỹ thuật phát triển mạnh mẽ cuộc sống con người ngày càng được phát triển tốt hơn. Khoa học kỹ thuật đem lại nhiều tiện ích thiết thực hơn cho cuộc sống con người. Góp phần không thể thiếu để mang lại những thành tựu to lớn là sự phát triển không ngừng của kỹ thuật điện tữ và công nghệ thông tin. Đặc biệt trong thời đại ngày nay, sự kết hợp của điện tữ, công nghệ thông tin và máy tính đang ngày càng bổ sung và có mối liên kết chặt chẻ với nhau. Với thời đại điện tử hóa, các hệ thống robot, các hệ thống nhúng, các hệ thống thông minh đang ngày một phổ biến trong cuộc sống của con người. Đặc biệt là kỹ thuật xữ lý ảnh cũng không thể thiếu trong công nghiệp. Việc ứng dụng xữ lý ảnh được sữ dụng nhiều trong robot, trong hệ thống thông minh. Ngày nay, các hệ thống thông minh ngày càng đáp ứng được những nhu cầu thực tế. Đặc biệt là trong xe hơi. Các hệ thống an ninh, các hệ thống xe hơi hiện đại đều được trang bị camera để xữ lý vừa đảm bảo an toàn cho tài xế và cho xe hơi tự động. Để nghiên cứu những vấn đề đó, chúng em đã quyết định chọn đề tài “ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH CẢNH BÁO TÀI XẾ NGỦ GẬT”. Đề tài luận văn này xây dựng một phần mềm phát hiện chớp mắt và cảnh báo buồn ngủ cho người lái xe ở thời gian thực sử dụng camera kết nối với máy tính hay nạp trên Kit nhúng Raspberry. Theo những khảo sát thì ngủ gật sau vô lăng là nguyên nhân dẫn tới 30% số tai nạn xảy ra, đặc biệt với chuyến đi dài ngày. Buồn ngủ có thể làm các tài xế lao ra vệ đường hoặc đâm vào đuôi xe khác. Do đó cảnh báo tài xế khi có hiện tượng buồn ngủ là một vấn đề cấp thiết và thiết thực nhằm làm giảm tị lệ tai nạn giao thông. Với việc nghiên cứu một lĩnh vực mới là xữ lý ảnh, chúng em cố gắng tham khảo nhiều tài liệu trên mạng và các đề tài luận văn của các anh chị đi trước để hoàn thành đồ án được tốt nhất. Mặc dù chúng em đã cố gắng hoàn thành nhiệm vụ đề tài đặt ra và đúng thời hạn nhưng chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót, mong quý Thầy/Cô và các bạn sinh viên thông cảm. Chúng em mong nhận được những ý kiến đóng góp của quý Thầy/Cô và các bạn sinh viên. Xin chân thành cảm ơn! Người thực hiện đề tài iv
8. LỜI CẢM ƠN Chúng em xin trân trọng cảm ơn các Thầy Cô của Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật nói chung và của khoa Điện - Điện Tử nói riêng đã dạy dỗ chúng em suốt quãng thời gian ngồi trên ghế giảng đường Đại học. Những lời giảng của Thầy Cô trên bục giảng đã trang bị cho em những kiến thức và giúp chúng em tích lũy thêm những kinh nghiệm. Em cũng xin gởi lời cảm ơn đến thầy Ths Đỗ Duy Tân, người trực tiếp hướng dẫn đồ án đã hướng dẫn đề tài, chỉ ra một hướng đi mới trong ngành điện tử đó là xử lý ảnh trong công nghiệp. Người thầy tận tụy và nhiệt tình đã luôn ở bên cạnh giúp đỡ chúng em để chúng em có thể hoàn thành đồ án này. Bên cạnh đó em cũng xin cảm ơn các bạn đã giúp đỡ, cũng như góp những ý kiến, những lời khuyên chân thành về đồ án. Và em cũng xin gởi đến các bạn trong lớp đã giúp đở em, những bạn học chung ngành góp cho em nhiều ý kiến. Em xin chân thành cảm ơn! Người thực hiện đề tài v
9. MỤC LỤC NỘI DUNG TRANG PHẦN A: GIỚI THIỆU Trang bìa i Nhiệm vụ đồ án ii Lời mở đầu .iii Lời cảm ơn .iv Mục lục v Liệt kê hình vẽ x PHẦN B: NỘI DUNG CHƯƠNG I: DẪN NHẬP 2 1.1 Đặt vấn đề 3 1.2 Lý do chọn đề tài. 3 1.3 Đối tượng nghiên cứu 3 1.4 Giới hạn đề tài 3 1.5 Dàn ý nghiên cứu 4 1.6 Tình hình nghiên cứu 4 1.7 Ý nghĩa thực tiển. 5 CHƯƠNG II: GIỚI THIỆU THỊ GIÁC MÁY TÍNH 6 2.1 Thị giác máy tính 7 2.2 Ứng dụng thị giác máy tính 7 2.2.1 Trong lĩnh vực quân sự 8 2.2.2 Trong lĩnh vực an ninh quốc phòng, bảo vệ pháp luật 8 2.2.3 Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ 9 2.2.4 Trong lĩnh vực giao thông xây dựng 9 2.2.5 Trong nghiên cứu y sinh dược học 10 2.2.6 Trong công nghiệp giải trí truyền hình 10 2.3 Các thư viện thị giác máy tính và mã nguồn mỡ 10 2.4 Thư viện mã nguồn mỡ openCV 10 2.4.1 Tổng quan 10 2.4.2 Vì sao lựa chọn OpenCV 10 2.4.3 Cấu trúc và nội dung OpenCV 12 vi
10. CHƯƠNG III:CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÝ ẢNH. 14 3.1 Giới thiệu chung về xữ lý ảnh 15 3.1.1 Các khái niệm 15 3.1.2 Sơ đồ khối hệ thống xử lý ảnh 16 3.2 Biểu diển ảnh 17 3.2.1 Màu sắc và biểu diễn màu 17 3.2.2 Cảm nhận ảnh 17 3.2.3 Tạo ảnh và thu ảnh bằng camera 17 3.2.4 Các mô hình biểu diễn ảnh 19 3.3 Không gian màu 19 3.3.1 Không gian màu gray 19 3.3.2 Không gian màu HSV 19 3.3.3 Không gian màu XYZ 20 3.4 Ngưỡng ảnh 21 3.4.1 Ngưỡng toàn cục 21 3.3.2 Ngưỡng thích nghi 21 CHƯƠNG IV: MỘT SỐ THUẬT TOÁN VỀ NHẬN DẠNG 23 4.1 Các phương pháp nhận dạng khuôn mặt người 24 4.1.1 Hương tiếp cận dựa trên tri thức 24 4.1.2 Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không đổi 24 4.1.3 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu 25 4.1.4 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo 25 4.2 Giải thuật AdaBoost và đặc trưng Haar của khuôn mặt 26 4.2.1 Tiếp cận Boosting 26 4.2.2 Giải thuật AdaBoost 27 4.2.3 Đặc trưng Haar-like của khuôn mặt 31 4.2.4 Cascade of Classifiers 34 4.2.5 Cascade of boosting classifiers 35 4.3 Giải thuật Adaptive Mean Shift 36 CHƯƠNG V: GIỚI THIỆU VỀ KIT RASPBERRY PI. 38 5.1 Tổng quan về kit Raspberry Pi 39 5.2 Cấu hình kit Raspberry Pi . 39 5.3 Cấu tạo phần cứng của kit Raspberry PI 42 vii
11. 5.4 Hệ điều hành của kit Raspberry PI 43 5.4.1 Raspbian “wheezy” 43 5.4.2 Soft-float “wheezy” 43 5.4.3 Arch Linux 43 5.4.4 Pidora 43 5.4.5 RISC OS 43 5.5 Linux căn bản trên Raspberry Pi 44 5.5.1 Thuật ngữ cơ bản 44 5.5.2 Lệnh hệ thống 45 5.5.3 Lệnh tiến trình 45 5.5.4 Lệnh đóng gói phần mềm 46 5.5.5 Lệnh về mạng 46 5.5.6 Lệnh phân vùng ổ cứng 46 5.5.7 Lệnh xử lý tập tin 46 5.6 Cài đặt hệ điều hành cho kit Raspberry Pi 47 5.6.1 Phụ kiện cần dùng để cài đặt cho kit Raspberry Pi 47 5.6.2 Cài đặt hệ điều hành Raspbian 47 5.6.3 Cài đặt hệ điều hành RaspBMC 50 5.6.4 Ứng dụng 50 5.7 Cài đặt một số ứng dụng hệ thống cần thiết 51 5.7.1 Thiết lập địa chỉ IP tĩnh cho Raspberry Pi 51 5.7.2 Backup Raspberry Pi 51 5.7.3 Điều khiển Raspberry Pi từ xa bằng máy tính 52 5.8 Ưu nhược điễm của Kit Raspberry Pi 54 5.8.1 Ưu điễm của kit Raspberry Pi 54 5.8.2 Nhược điễm của Raspberry Pi 55 CHƯƠNG VI: CÁC PHƯƠNG ÁN XÂY DỰNG GIẢI THUẬT. 56 6.1 Phương án thứ nhất 57 6.2 Phương án thứ hai 60 6.3 Sơ đồ giải thuật một số chương trình con 62 6.3.1 Chương trình con nhận diện khuôn mặt 62 6.3.2 Chương trình con nhận diện mắt 63 6.3.3 Chương trình con nhận diện tròng mắt 63 6.3.4 Chương trình con cảnh báo 65 viii
12. CHƯƠNG VII: LẬP TRÌNH ỨNG DỤNG TRÊN THỰC TẾ. 66 7.1 Lập trình trên nền Widows 67 7.1.1 Cài đặt OpenCV 2.4.5 trên Visual Studio 2010 66 7.1.2 Khởi tạo dự án OpenCV trên Visual Studio 2010 68 7.1.3 Kết quả chương trình chạy trên nền windows 73 7.2 Lập trình trên Kit Raspberry Pi 76 7.2.1 Cài đặt OpenCV trên Raspberry Pi 76 7.2.2 Cài đặt thư viện sử dụng camera board Pi trên OpenCV 82 7.2.3 Biên dịch chương trình trên Raspberry Pi 85 7.2.4 Kết quả chương trình chạy trên Raspberry Pi 86 CHƯƠNG VIII: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. 89 8.1 Kết luận 90 8.2 Hướng khắc phục và hướng phát triển 91 PHẦN C: PHỤ LỤC. 93 ix
13. LIỆT KÊ HÌNH VẼ Hình Trang Hình 2.1: Mối liên hệ thị giác máy tính và ngành liên quan 7 Hình 2.2: Ứng dụng xử lý ảnh trong quân sự, an ninh 8 Hình 2.3: Ứng dụng xử lý ảnh trong hàng không vũ trụ 9 Hình 2.4: Quá trình phát triển của OpenCV 11 Hình 2.5: Cấu trúc cơ sỡ dữ liệu của openCV 12 Hình 3.1 Ảnh đơn 15 Hình 3.2: Chuổi ảnh 15 Hình 3.3: Ma trận ảnh số 15 Hình 3.4: Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh 16 Hình 3.5: Biểu diễn màu 17 Hình 3.6: không gian biểu diển màu 17 Hình 3.7: quan hệ lân cận các điểm ảnh số 18 Hình 3.8: không gian màu HSV 20 Hình 4.1: Hướng tiếp cận dựa trên tri thức 24 Hình 4.2: Hướng tiếp cận dựa trên phương thức so sánh mẫu 25 Hình 4.3: Tập ảnh huấn luyện mặt người 26 Hình 4.4: Phương pháp nhận dạng mặt người theo nhận dạng Nerual 26 Hình 4.5: Boosting 27 Hình 4.6: Mô hình phân tầng xác định khuôn mặt 28 Hình 4.7 : Kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh 29 Hình 4.8 : Đặc trưng Haar-like cơ bản 32 Hình 4.9 : Đặc trưng cạnh 32 Hình 4.10: Đặc trưng đường 32 Hình 4.11: Đặc trưng xung quanh tâm 32 Hình 4.12: Cách tính Integral Image của ảnh 33 Hình 4.13: Tính toán giá trị mức xám của vùng D trên ảnh 33 Hình 4.14: cascade of classifiers 35 Hình 4.15: Cascade of boosting classifiers 35 Hình 4.16: Giải thuật Adaptive Mean Shift 37 Hình 5.1: Raspberry Pi chỉ nhỏ gọn bằng chiếc thẻ ATM 39 Hình 5.2: Cấu hính Raspberry Pi Model B 40 Hình 5.3: Các loại dây cáp truyền video trên Raspberry Pi 47 x
14. Hình 5.4: Các loại hệ điều hành của Raspberry Pi 48 Hình 5.5: Giao diện SD Formater 48 Hình 5.6: Giao diện Win32 Disk Imager 49 Hình 5.7 : Giao diện raspi-config 49 Hình 5.8 : Giao diện hệ điều hành RaspBMC 50 Hình 5.9 : Backup hệ điều hành của Raspberry Pi 52 Hình 5.10: Xác định địa chỉ IP mạng Ethernet 53 Hình 5.11: Thiết lập IP tĩnh cho Raspberry Pi 54 Hình 5.12: Các bước dùng Putty điều khiển Raspberry Pi từ xa 54 Hình 6.1: Sơ đồ giải thuật chương trình chính theo phương án 1 57 Hình 6.2: Phát hiện khuôn mặt bằng thuật toán Haar Cascad 58 Hình 6.3: Cắt lấy phần mặt chứa mắt bên phải 58 Hình 6.4: Haar cascade phát hiện mắt ở cả 2 trạng thái 58 Hình 6.5: Kết quả chương trình theo phương án thứ nhất 59 Hình 6.6: Góc giới hạn của thuật toán Haar Cascade 59 Hình 6.7 : Cắt phần mặt chứa 2 mắt 60 Hình 6.8 : Haar Cascade chỉ phát hiện mắt ở trạng thái mở 60 Hình 6.9 : Sơ đồ giải thuật chương trình chính theo phương án thứ hai 61 Hình 6.10: Sơ đồ giải thuật chương trình con phát hiện khuôn mặt 62 Hình 6.11: Sơ đồ giải thuật chương trình con nhận diện tròng mắt 64 Hình 6.12: Sơ đồ giải thuật chương trình con cảnh báo âm thanh 65 Hình 7.1: Thư viện OpenCV 67 Hình 7.2: Tạo biến môi trường 68 Hình 7.3: Khởi tạo New Project 69 Hình 7.4: Kết thúc khởi tạo project 69 Hình 7.5: Tạo file nguồn 70 Hình 7.6: Add new item 70 Hình 7.7 : Chỉ đường dẫn đến include trong OpenCv 71 Hình 7.8 : Chỉ đường dẫn đến lib trongOpenCv 72 Hình 7.9 : Thêm thư viện muốn sử dụng vào Linker 73 Hình 7.10: Giao diện lập trình OpenCv trên Visual Studio 2010 73 Hình 7.11: Trường hợp không đeo kính ban ngày mắt mở 74 Hình 7.12: Trường hợp không đeo kính ban ngày mắt đóng 74 Hình 7.13: Trường hợp không đeo kính ban đêm mắt mở 74 xi
15. Hình 7.14: Trường hợp không đeo kính ban đêm mắt đóng 74 Hình 7.15: Trường hợp đeo kính ban ngày mắt mở 74 Hình 7.16: Trường hợp đeo kính ban ngày mắt đóng 74 Hình 7.17: Trường hợp đeo kính ban đêm mắt mở 75 Hình 7.18: Trường hợp đeo kính ban đêm mắt mở 75 Hình 7.19: Sudo raspi-config 76 Hình 7.20: Enable SSH 77 Hình 7.21: Enable camera 77 Hình 7.22: Update cho Raspbian 78 Hình 7.23 : Upgrade cho Raspbian 78 Hình 7.24 : Cài đặt synatic 78 Hình 7.25 : Cài đặt python scipy stack 79 Hình 7.26: Cài đặt phần mềm biên dịch 79 Hình 7.27: Cài đặt default-jdk ant 79 Hình 7.28: Cài đặt libgtkglext1-dev 79 Hình 7.29: Cài đặt bison 80 Hình 7.30: Cài đặt thư viện qt4 80 Hình 7.31: Cài đặt v4l-utils 80 Hình 7.32: Download OpenCv 2.4.8 80 Hình 7.33: Giải nén OpenCv 2.4.8 81 Hình 7.34: Chạy cmake trong thư mục build 81 Hình 7.35: Chạy make trong thư mục build 81 Hình 7.36: Chạy sudo make install để cài đặt 82 Hình 7.37: Sữa config để dẫn đến /usr/local/lib 82 Hình 7.38: Thiết lập package OpenCv 82 Hình 7.39 : Cài đặt cmake git 83 Hình 7.40 : Cài đặt thư viện hổ trợ và trình biên dịch 83 Hình 7.41: Cài đặt thư viên userland 83 Hình 7.42: Cài đặt thư viên Raspicam 84 Hình 7.43: test camera board Pi 84 Hình 7.44: Đến thư mục chứa file C++ 85 Hình 7.45: Biên dịch g++ tạo ra file thực thi 85 Hình 7.46: Kết quả chương trình chạy trên Raspberry Pi 86 Hình 7.47: Trường hợp không đeo kính ban ngày mắt mở 86 xii
16. Hình 7.48: Trường hợp không đeo kính ban ngày mắt đóng 86 Hình 7.49: Trường hợp không đeo kính ban đêm mắt mở 86 Hình 7.50: Trường hợp không đeo kính ban đêm mắt đóng 87 Hình 7.51: Trường hợp đeo kính ban ngày mắt mở 87 Hình 7.52: Trường hợp đeo kính ban ngày mắt đóng 87 Hình 7.53: Trường hợp đeo kính ban đêm mắt mở 87 Hình 7.54: Trường hợp đeo kính ban đêm mắt đóng 87 xiii
17. PHẦN II
18. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG I DẪN NHẬP CHƢƠNG I: DẪN NẠP 2
19. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1.1 Đặt vấn đề Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước. Vấn đề giao thông vẫn là một trong những vấn đề báo động của nhà nước cũng như nhân dân. Số vụ tai nạn giao thông đường bộ năm 2010 tăng 13,96 % so với năm 2009. Trong năm 2010, trong cả nước đã xảy ra 14.442 vụ tai nạn giao thông, trong đó số vụ xảy ra trên đường bộ chiếm tỷ lệ cao, 13.713 vụ, đường sắt 482 vụ, đường thủy 196 vụ và hàng hải 28 vụ. Theo thống kê của Ủy ban ATGT Quốc gia, năm 2013 cả nước đã xảy ra 29.385 vụ tai nạn giao thông, làm chết 9.369 người, bị thương 29.500 người. Số vụ tai nạn hằng năm là vô cùng lớn, đặt biệt là số vụ trong xe ô tô đặt biệt là ô tô đường dài gây hậu quả đặt biệt nghiêm trọng. Cũng theo điều tra của ban An Toàn Giao Thông quốc gia. Nguyên nhân chủ yếu gây tai nạn giao thông là do ý thức của con người. Đặt biệt trong lĩnh vực vận tải đường dài, tình trạng tài xế ngủ gật trong khi lái xe ngày môt gia tăng. Với những cấp bách đó, nhiều nước trên thế giới đã tiến hành nghiên cứu thử nghiệm và vận hành thiết bị chống tài xế ngủ gật. Đặt biệt là các hãng sản xuất xe hơi hàng đầu của thế giới. 1.2 Lý do chọn đề tài Việc nghiên cứu một thiết bị để cảnh báo tài xế là một yêu cầu cấp bách. Nó là nhiệm vụ cần thiết của người làm khoa học đặt biệt trong lĩnh vực kỹ thuật. Cũng có nhiều trường của Việt Nam đã tham gia nghiên cứu và chế tạo thiế bị như Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh Với kiến thức hạn chế về kỹ thuật, đặt biệt là kỹ thuật điện tữ và công nghệ thông tin. Việc nghiên cứu một thiết bị để có thể trực tiếp tham gia cảnh báo cho tài xế là công việc không phải dễ dàng. Nhưng với sự đam mê về khoa học cũng như ứng dụng công nghệ đó vào thực tế, nhóm chúng em đã mạnh dạn nghiên cứu thiết bị để cảnh báo tài xế ngủ gật trên xe ô tô. Với mong muốn là có thể tìm hiểu nghiên cứu một lĩnh vực mới. Qua đó chúng em có thể tìm hiểu, nghiên cứu thêm được những lý thuyết mới, những bài học mới. 1.3 Đối tƣơng nghiên cứu Việc cảnh báo tài xế ngủ gật được thực hiện dựa trên nguyên tắc: có một thiết bị thu ảnh của tài xế là camera. Từ thiết bị thu này, chúng ta sẽ phân tích xem tình trạng của tài xế vẫn đang thức hay rơi vào trạng thái ngủ. Với cơ sỡ đó, công cụ hổ trợ cho việc xử lý hình ảnh là openCV được viết trên 2 nền tảng là window và linux. Với hệ thống linux thì sẽ được khảo sát trên kit nhúng Raspberry. Việc phân tích và ứng dụng xử lý trên 2 nền tảng có nhiều ưu điễm như phân tích được sự khác nhau giữa tốc độ xử lý của chip (việc xử lý ảnh tốn rất nhiều tài nguyên nên việc tốc độ xử lý là rất quan trọng), và có thể nghiên cứu ứng dụng trên hệ thống nhỏ là kit Raspberry. Việc này cho phép có thể ứng dụng mang tính thực tiễn. 1.4 Giới hạn đề tài CHƢƠNG I: DẪN NẠP 3
20. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Nghiên cứu ứng dụng trên Window Nghiên cứu ứng dụng trên kit Raspberry Việc nghiên cứu một đề tài có thể xem là mới hoàn toàn của sinh viên ngành điện tử có rất nhiều khó khăn. Nên việc nghiên cứu chỉ mang tính ứng dụng. Nghiên cứu những vấn đề được xem là cơ bản nhất của xử lý ảnh (lĩnh vực mới và cũng tương đối khó). Chúng em cố gắng tìm hiểu và nghiên cứu đề tài hết khả năng có thể. Việc ứng dụng và triển khai đề tài mang một tiềm năng rất lớn. 1.5 Dàn ý nghiên cứu 1.5.1 Nghiên cứu ứng dụng trên Window Nghiên cứu giải thuật Tìm hiểu phần mềm và cách viết ứng dụng Viết ứng dụng trên Window (Laptop) 1.5.2 Nghiên cứu ứng dụng trên kit Raspberry Tìm hiểu phần cứng Raspberry Tìm hiểu công cụ hổ trợ xử lý ảnh trên kit Raspberry Hoàn thiện chương trình và biên dịch 1.6 Tình hình nghiên cứu Tài xế ngủ gật là một trong những nguyên nhân chính dẫn tới các tai nạn giao thông nghiêm trọng trên khắp thế giới. Đặc biệt đối với các tài xế lái xe tải, xe khách đường dài, các cơn mệt mỏi buồn ngủ ập tới do lái xe nhiều giờ liên tục mà không có khoảng nghỉ hợp lý. Do đó, phát hiện tài xế ngủ gật đã trở thành đề tài nghiên cứu cấp thiết trong nhiều năm qua, với nhiều cách tiếp cận khác nhau. Tuy nhiên, độ phức tạp và chi phí sản xuất/lắp đặt (thường chỉ được trang bị trên các dòng xe đắt tiền) là những khó khăn chính hạn chế việc ứng dụng rộng rãi hệ thống cảnh báo tài xế ngủ gật vào thực tế. Các kỹ thuật phát hiện tài xế ngủ gật có thể được phân loại thành 3 nhóm chính: giám sát tài xế trực tiếp dùng các cảm biến, giám sát trực tiếp dùng máy ghi hình, và giám sát hành vi của phương tiện do tài xế điều khiển. Nhóm thứ nhất gồm giám sát các điều kiện sinh lý học như sóng não và nhịp tim hoặc giám sát sự dịch chuyển của mí mắt, đầu, tần suất ngáp, Phương pháp đo đạc sinh lý đạt được độ chính xác cao nhưng thường gây ra sự cản trở cho tài xế do các điện cực gắn lên cơ thể để lấy các thông số cần thiết. Do vậy, nhóm này thường không thực tế nhưng đây là những phương pháp được dùng để đánh giá các phương pháp khác. Nhóm thứ hai với mục đích giám sát sự dịch chuyển của mí mắt và ánh nhìn dùng một (hoặc vài) máy quay (video camera) đặt tại bàn điều khiển phía trước lại không gây ảnh hưởng đến tài xế. Tuy nhiên, các kỹ thuật loại CHƢƠNG I: DẪN NẠP 4
21. ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP này thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như độ chói và vẻ bề ngoài của tài xế (như đeo kính hay không đeo kính), Các kỹ thuật giám sát hoạt động của phương tiện xem xét các thông số như tốc độ, vị trí, góc đổi hướng và hướng di chuyển. Những kỹ thuật này cũng hoàn toàn không gây cản trở đến tài xế nên rất thích hợp trong thực tế. Tuy nhiên, những hạn chế lớn nhất của các kỹ thuật dạng này liên quan đến chi phí đầu tư cho hệ thống cảm biến giám sát, kinh nghiệm của tài xế, điều kiện lái xe, và các loại xe khác nhau. Từ sự xem xét các ưu điểm và hạn chế của các nghiên cứu đã có, đề tài này nghiên cứu một hệ thống phát hiện và cảnh báo tài xế ngủ gật thông qua việc ứng dụng các giải thuật xử lý ảnh. Một camera kết nối với hệ thống nhúng sẽ giám sát khuôn mặt và mắt tài xế theo thời gian thực, tạo cảnh báo âm thanh và rung tương ứng với sự kiện mắt tài xế nhắm trong một khoảng thời gian nhỏ định trước. Nghiên cứu hướng tới xây dựng mô hình nhỏ gọn, dễ sử dụng, giá thành thấp để áp dụng vào thực tế. CHƢƠNG I: DẪN NẠP 5