Phân loại hình thức tham gia giao thông của người bằng thiết bị di động

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Luận văn được hoàn thành tại:

HỌC VIEN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG

(Ghi rõ học hàm, học vi)

Phản biện 1: - 22222222 beat ng vn v.

Phản biện 2: - C22 002020202 0222 n Een ng Ee bane hen

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đông châm luận văn thạc sĩ tại Học viện Côngnghệ Bưu chính Viễn thông

Có thé tìm hiéu luận văn tại:

- _ Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài:

Ngày nay, điện thoại di động được áp dụng các công nghệ cao và hiện đại

phát triển một cách mạnh mẽ, tăng trưởng một cách không ngừng Điện thoại di động trở thành một nhu cầu thiết yếu cho con người Điện thoại di động có tính tiện lợi cao, có thể sử dung mọi lúc mọi nơi va vào bat cứ thời điểm nao: chúng ta có thể kiểm tra email, đọc tin tức, trao đôi qua các mạng xã hội và làm rất nhiều việc khác trên đó Điện thoại di động càng ngày càng “thông minh” với nhiều chức năng và dịch vụ rất hấp dẫn đã được tích hợp rất nhiều tiện ích dé đáp ứng cho con người

trong mọi lĩnh vực.

Trong cuộc sống thường ngày, đối với chúng ta việc tham gia giao thông trong khu vực đô thị chiếm một khoảng thời gian khá lớn.Việc vừa tham gia giao

thông, vừa phải liên lạc trở thành một nhu cầu Tuy nhiên, khi sử dụng điện thoại

đồng thời với điều khiển xe cũng mang lại những rủi ro tiềm an Việc phải sử dụng

một tay cho việc cầm điện thoại sẽ khiến chúng ta mất tập trung khi lái xe, đồng

thời không thé phản ứng khi gặp những tình huống bat ngờ.

Đề hỗ trợ người sử dụng một cách hiệu quả cần có một ứng dụng phân loại hình thức tham gia giao thông bằng thiết bị di động Ứng dụng này sẽ hỗ trợ người tham gia giao thông băng cách đưa ra các gợi ý tư vấn cho việc lựa chọn có nên sử dụng điện thoại tại thời điểm tham gia giao thông hay không Đó chính là những lý do dé tôi chon dé tài “phân loại hình thức tham gia giao thông của người bằng thiết

bị di động”.

2 Tổng quan về van dé nghién cứu:

Nghiên cứu những thành tựu của các nhà khoa học trước đây như: Wang [2],

Zheng [3], Reddy [7], Sohn [6] đã giải quyết một phần bài toán và có những độ chính xác nhất định, tuy nhiên vẫn còn một số mặt hạn chế như không ước lượng

được thành phần gia tốc trọng trường, mức tiêu hao năng lượng lớn, phụ thuộc vào

các tín hiệu như GSM, GPS Ngoài ra, phương pháp của Mizell [1] cũng đã ước

lượng đến thành phần gia tốc trọng trường và thu được kết quả khả quan.

Từ những phân tích các nghiên cứu trước đây (mục 1.3, chương 1) Chúng

tôi đề xuất một phương pháp đơn giản, nhưng hiệu quả dé phân loại hình thức tham gia giao thông Phương pháp đề xuất của chúng tôi dựa trên một số cảm biến đã được tích hợp sẵn trong điện thoại di động dé tự động phân loại được 3 hình thức giao thông phô biến đối với người Việt nam là: đứng yên, đi bộ, đi xe máy và đi xe

3 Kết cấu của đề tài

Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tai liệu tham khảo, luận văn được

CHƯƠNG 1: TONG QUAN

1.1 Tong quan về cam biên gia toc và cảm biên Gyroscope

Các phương pháp phan loại phương thức tham gia giao thông dựa trên cácứng dụng của khoa học kỹ thuật đã được nghiên cứu từ những năm 2000 và được

phát triển mạnh mẽ trong thời gian gần đây khi mà các điện thoại thông minh ngày càng phổ biến Hệ thống (GPS, GMS ) ngày càng hoàn thiện hay hệ thống Wifi được phổ cập trên phạm vi rộng [2] Những điện thoại thông minh ngày nay có cấu hình tương đối mạnh với chíp xử lý có tốc độ cao, bộ nhớ trong có dung lượng lớn cùng với hệ điều hành thân thiện với người dùng Chúng ta có thể tạo những ứng dụng trên nền tảng android hay ios cùng với việc tải ứng dụng về điện thoại thông minh một cách dễ dàng Trong bối cảnh người sử dụng điện thoại thông minh ngày càng gia tăng trên phạm vi toàn cầu thì điện thoại thông minh hoàn toàn có thê trở thành 1 công cụ hữu ích cho việc kiểm soát, phát hiện 1 hành vi tham gia giao

Trong các điện thoại thông minh có tích hợp 2 cảm biến có thể cảm nhận được sự chuyển động của điện thoại thông minh cũng như của người sử dụng điện thoại thông minh đó là: Accelerometer và Gyroscope [14] Các cảm biến này tích hợp trong điện thoại thông minh nhăm mục đích như xoay màn hình hoặc phục vụ các trò chơi điện tử Dựa vào các tín hiệu đầu ra của các cảm biến này mà chúng ta có thê làm nhiều ứng dụng thực tiễn, trong đó có ứng dụng phát hiện phương thức

giao thông dựa vao điện thoại thông minh.

1.1.1 Cảm bién gia tốc

Một gia tốc kế sử dụng quán tính của 1 vật để đo sự thay đổi giữa gia tốc động học trong không gian quán tính so với gia tốc trọng trường.

Gia tốc kế dạng con lắc có cau tạo khá giống như gyro rung, gồm 1 vật nặng (proof mass) được treo bởi 1 lò xo Vat nặng có thể chuyền động dọc theo lò xo Con lắc được đặt vào môi trường giảm chấn dé hạn chế ảnh hưởng của rung động Hình sau minh hoa cho cấu tao 1 gia tốc kế con lắc lò xo [14].

1.12 Cảm biến Gyroscope

Theo định nghĩa vật lí, con quay hồi chuyển là một thiết bị dùng dé đo đạc hoặc duy trì phương hướng, dựa trên các nguyên tắc bảo toàn moment động lượng.

Moment động lượng là đại lượng động học đặc trưng cho chuyên động quay của vật rắn quanh | trụcđược ký hiệu là L và được cho bởi công thức tính : L = lo

Vậy phương trình động lực học của vật rắn quay quanh 1 điểm cố định là:

M=1,=1%2= d(Lo) _ aL (1.1)

dt dt dt

Nếu M = 0 thi dL = 0 nên L = constant

Nếu tổng của momen lực tác dụng lên một vật rắn (hay hệ vật rắn) bằng không thì tổng của momen động lượng của vật rắn (hay hệ vật rắn) được bảo toàn

Thue chat, con quay co học là một bánh xe hay đĩa quay với các trục quay tự do theo mọi hướng Phương hướng này thay đổi nhiều hay ít tùy thuộc vào mô men xoắn bên ngoài hơn là liên quan đến con quay có vận tốc cao mà không cần mô men động lượng lớn Vì mô men xoăn được tối thiêu hóa bởi việc gan két thiét bi trong các khớp van năng (gimbal), hướng của nó duy trì gần như cô định bat kế so với bat

kỳ chuyên động nào của vật thé mà nó tựa lên.”

Dựa vào đặc tính nay mà Gyroscope có thé phát hiện ra hướng chuyền động của một vật thể mà bản thân nó được tích hợp theo mọi hướng Gia tốc kế chỉ có thể đo được gia tốc tuyến tính của thiết bị, trong khi con quay hồi chuyền có thể nhận biết được hướng của thiết bị, hệ thống có thé dé dàng ghi nhận những chuyền động

theo cả phương ngang hoặc phương thang đứng Vậy nên con quay hồi chuyền được ứng dụng rất nhiều vào các phần mềm cần đến khả năng điều hướng, đặc biệt là các game trên các thiết bị di động Con quay hồi chuyển dạng cơ có rất nhiều tinh năng hữu ích, tuy nhiên do kích thước của chúng tương đối lớn nên rất khó tích hợp được trong những thiết bị điện tử như là điện thoại thông minh Và những phát minh như gyro laser đã phan nao giải quyết được van dé nay [14].

1.1.1.1 Gyro laser

1.1.1.2 Don vị cảm biến góc gia tốc MPU-6050

1.1.1.3 Don vi đo lường quan tính IMU

1.2 Phát biểu bài toán

Sử dụng điện thoại khi điều khiển phương tiện giao thông không những vi phạm pháp luật mà còn rất nguy hiểm cho chính người điều khiển và cho những người đang lưu thông trên đường Việc phải sử dụng một tay cho việc cầm điện thoại sẽ khiến bạn mất tập trung khi lái xe, đồng thời không thể phản ứng khi gặp những tình huống bat ngờ Theo thống kê của Tổng cục Cảnh sát Quản lý hành lý về trật tự xã hội, số lượng vụ tai nạn giao thông xuất phát từ lỗi của người vừa điều khiển phương tiện giao thông vừa sử dụng điện thoại ngày một tăng cao Dé giải quyết van dé cấp thiết này, chúng tôi đưa ra giải pháp “phân loại hình thức tham gia giao thông của người bằng thiết bị di động” nhằm mục đích giảm thiểu tai nạn, tăng

độ an toàn cho người tham gia giao thông.

Cách tiếp cận của chúng tôi là chia việc phân loại hình thức chuyển động thành các công việc nhỏ mang tính phân cấp Quy trình phân biệt các hình thức giao thông từ thô đến tinh Cốt lõi của hệ thống của chúng tôi được chia làm 3 cấp và

được tô chức thành hệ thong phan cap Tai thu muc gốc của hệ thống phân cấp được

phân loại thành chuyển động động học, nó sẽ thực hiện việc phân loại xem người dùng đứng yên hay chuyên động Khi phân lớp này phân loại được việc chuyển động của người dùng thì sẽ tiến hành phân loại xem phương thức chuyên đó là bằng phương tiện nào [2] Ví dụ như chuyên động bằng các phương tiện cơ giới hay đi

bộ, đi xe đạp Từ đó chúng ta sẽ giải quyết được bài toán đặt ra: phân loại phương thức tham gia giao thông cụ thể dựa vào điện thoại thông minh.

1.3 Những nghiên cứu trước day

Việc phân loại một phương thức giao thông là một ứng dụng mang tính thực

tiễn rất cao Phương pháp tiếp cận đầu tiên là sử dụng gia tốc kế được tích hợp sẵn trong smartphone Theo thời gian, các nhà khoa học đã kết hợp những thành tựu khoa học khác vào công nghệ nay ví dụ như dùng dữ liệu lay từ GPS, GMS, wif nhằm mục dich tăng độ chính xác cho việc phân loại phương thức giao thông.

Ứng dụng này có thé chia là 2 công việc nhỏ: Một là, xác định người dùng chuyển động hay đứng yên Hai là, xác định chuyên động đó thuộc loại chuyển

động gì? Tùy thuộc vào phương pháp nghiên cứu của các nhà khoa học, mà chia nó

thành các phân lớp khác nhau Có 3 phân lớp điển hình Đó là phân lớp đi bộ (ví dụ:

đi bộ, chạy bộ), phân lớp giao thông không cơ giới (ví dụ: đi xe đạp) và phương

thức giao thông cơ giới (ví dụ: xe máy, xe bus, xe ô tô ) Kết quả của các nghiên

cứu này là phân loại một cách chính xác từng phương thức giao thông Sau đây là

tóm tắt một số nghiên cứu của các nhà khoa học di trước [2].

Wang đã lay dit liệu từ thông số gia tốc trục doc và gia tốc trục ngang đo được từ gia tốc kế dé so sánh với một giá trị tham chiếu chuẩn [3] Ông ấy sử dụng 8 cửa

số trên màn hình và phân loại nó dựa trên thuật toán cây quyết định Hệ thống cảm biến dựa trên gia tốc kế này, có hiệu quả đối với phương thức đi bộ và phương thức

chuyên động không cơ giới lên đến 90% [5, 3] Tuy nhiên đối với chuyển động cơ giới và đứng yên thì độ chính xác thấp hơn.

Thay vi dùng gia tốc kế Zheng đã sử dụng kết quả thu được từ may đo GPS dé phân loạihình thức giao thông Ngoài những thông tin tốc độ và vị trí, Zheng còn cân nhắc đến những đặc điểm như sự thay đổi về hướng chuyên động, vận tốc và gia tốc Cùng với những thông tin về tuyến đường, Zheng đã đạt được độ chính xác trung bình là 76% đối với các phân lớp như là đứng yên, đi bộ, đi xe đạp, ô tô hoặc

xe bus [5] Tuy nhiên, công nghệ nay cân có những vân đê cân giải quyét ví như là:

Giảm lượng tiêu thu điện năng, khi thiết bị sử dụng đữ liệu GPS, kỹ thuật tiền xử lý dựa vào bản đồ tuyến đường hiệu quả hơn, cải thiện sự phân loại chính xác hơn bằng những thông tin bên ngoài dựa vào vị trí thực tế của các phương tiện giao

Khác với Wang và Zheng, Reddy [3] đã kết hợp ca gia tốc kế va GPS dé

phân biệt hình thức tham gia giao thông giữa đứng yên, đi bộ, chạy bộ, đi xe đạp và

giao thông cơ giới [5] Kết quả được độ chính xác khá cao trên 90% Sự phân loại

này được thực hiện dựa trên thuật toán cây quyết định và phân loại HMM Tuy

nhiên, Reddy không phân biệt được sự khác nhau giữa các phương thức giao thông

cơ giới và ông ấy chỉ sử dụng thông tin tốc độ từ GPS dé phân loại hình thức giao thông cơ giới Các thiết bị nhận thông tin GPS thường có sự tiêu thụ điện năng rất lớn, yêu cầu thời gian không chính xác với thời gian thực, không thé sử dụng khi vệ tinh bị khuất tầm nhìn.

Thay vì sử dụng GPS, một phương pháp khác được nghiên cứu là sự ước

lượng chuyền động cách giám sát sự thay đôi môi trường tín hiệu người dùng Sohn sử dụng sử thay đổi môi trường tín hiệu GSM dé phân loại chuyên động Mun đã kết kết hop GMS va Wifi dé phân loại sự đứng im, di bộ hay di xe dat được độ

chính xác là 80-90% Trong khi hiệu quả tiêu thụ điện năng được so sánh với GPS

thì công nghệ này phải đối mặt với vấn đề điểm phát sóng Wifi và các cell GSM

giữa các vị trí khác nhau Do đó mà kỹ thuật này không đáng tin cậy ở khu vực

ngoài đô thị, với đòi hỏi giá trị hiệu chuẩn cao.

Trong đồ án này, cách tiếp cận của chúng tôi là phát triển một giải pháp mới cho việc phân loại các hình thức giao thông vận tải, cái mà có thể cung cấp sự phân loại chính xác các hình thức giao thông mặc dù chỉ sử dụng gia tốc kế tích hợp

trong smartphone Đóng góp quan trọng của kỹ thuật này đó là thuật toán được cải

thiện để ước lượng thành phan gia tốc trọng trường từ các thông số đo được trên smartphone Kết quả của kỹ thuật này cung cấp những cải tiến lớn việc phân loạihình thức vận tải một cách chính xác, đặc biệt là đối với phương thức giao thông

cơ giới Đồ án này hứa hẹn sẽ mang lại ứng dụng gần gũi thiết thực với người sử

Trong kỹ thuật dựa trên gia tốc kế mà chúng tôi đã trình bày có thé sử dụng gia tốc kế được tích hợp trên smartphone và kết hợp nó với bộ cảm biến gyro cũng

được tích hợp trên smartphone.

1.4 Phạm vi nghiên cứu

Dé giải quyết được bài toán này rất phức tap, do vậy đồ án của chúng tôi chi

dùng lại ở mức phân loại hình thức tham gia giao thông của người sử dụng điệnthoại thông minh, trong đó có các hoạt động hàng ngày như: đứng yên, đi bộ, đi xe

đạp và đi xe máy.

Tuy nhiên trong hoạt động đi xe đạp hay đi xe máy thì vẫn có những lúcdùng lại Vi dụ như dừng đèn đỏ hoặc dừng lại vì có việc gì đó Vậy ta sẽ phân loại

ra 2 dạng chuyên động: moving và stationary Trong stationary sẽ có các phân loại

nhỏ như là đứng yên, đợi trong khi di xe dap, đợi trong khi di xe máy Còn trong

phân loại moving ta sẽ có các phân loại nhỏ như là đi bộ, đi xe đạp, đi xe máy vì

vậy ta sẽ không bỏ sót một trường hợp nảo.

1.5 Kết luận chương

Chương này nêu tổng quan về gia tốc kế (accelerometer), con quay hồi chuyền (Gyroscope) và một số ứng dụng của chúng lên điện thoại thông minh Các nguyên lý, cách thức hoạt động của các cảm biến này sẽ là tiền đề để phát triển ứng

dụng cảm nhận phương thức tham gia giao thông của người sử dụng điện thoạithông minh Ngoài ra, luận văn còn tham khảo những nghiên cứu trước đây của các

nhà khoa học như Wang, Zheng, Reddy, Thomas Những người tiên phong trong

việc nghiện cứu các ứng dụng từ điện thoại thông minh và ngày càng hoản thiện

những ứng dụng này dé đưa những ứng dụng này vào thực tiễn cuộc sống.

CHUONG 2: PHƯƠNG PHAP PHÁT HIEN TRẠNG THÁI THAM GIA GIAO THONG CUA NGƯỜI BANG THIẾT BỊ DI DONG

2.1 Tổng quan hướng tiếp cận

Hướng tiêp cận dựa vào các giá trị cảm biên từ gia tôc của cảm biên gia tôcvà phân loại hình thức di chuyên của người dùng điện thoại Hướng tiêp cận được

tóm tắt như sau:

= Thu thập dữ liệu từ cảm biến gia tốc.

= Phân tích dữ liệu thu được từ cảm biến gia tốc thành các đặc trưng.

= Dò tìm các đoạn di bộ va sử dung chúng dé phân chia dữ liệu thu được thành hai phần là đi bộ và hình thức di chuyên khác.

= Thuc hiện phân loại các đoạn dt liệu không thuộc hình thức đi bộ bang

phương pháp phân loại dựa trên hoc máy.

Phương pháp đò tìm trạng thái di chuyển được đề cập, việc phát hiện ra cách

thức di chuyên được tiếp cận theo hướng phân cấp hệ thống phân loại thành các phân loại nhỏ hơn [1] Việc phân cấp được tiến hành bắt đầu từ việc phân chia thành các nhóm phân loại, tiếp theo đó các nhóm phân loại này sẽ tiến hành phân biệt thành các cách thức di chuyên khác nhau theo từng nhóm Hệ thống phân loại được tổ chức thành ba nhóm là Bộ phân loại động học (KMC), Bộ phân loại đứng yên

(SC) và Bộ phân loại xe cơ giới (MC).

2.2 Tiền xử lý

Trong bước tiền xử lý, ba chiều của phép đo gia tốc thu được từ điện thoại thông minh được xem xét Tiền xử lý tiến hành băng cách áp dụng một bộ lọc thông thấp trên các đữ liệu đo lường mà vẫn giữ được 90% năng lượng Phép lọc này

được thực hiện dé loại bỏ các tan số méo từ phép do và phù hợp với thói quen hiện tại Tiếp theo chúng tôi kết hợp phép đo và việc trượt các khung hình với 50%

chồng nhau và khoảng thời gian là 1.2 giây Chiều dài của khung hình đã được chọn

dé đảm bảo sự giám sát có thé nhanh chóng phản ứng với các hành vi di chuyên của

người dùng [1, 14] Bộ lọc thông thấp được thực hiện như sau.

y; = ax; + (1- 0)y¡ — 1 với a= dt / (RC + dt) (2.1)

Trong do:

- x; yị là các giá trị gia tố kế

- _ ơ là hệ số lọc có giá trị trong khoảng 0 < a < 1 ơ xác định trọng số có thê áp

dụng tỉ lệ lọc thông thấp của các giá tri cảm biến.

- Ta hằng số thời gian T tương ứng với thời gian của tín hiệu được thực hiện lọc Điều đó có nghĩa là nhiều tín hiệu dài hơi hăng số thời gian sẽ không thay đôi khi chạy qua bộ lọc.

- dt: Là thời gian giữa các lần cập nhật.

- RC: Là điều kiện lay mẫu được tính như sau:

1—- a (2.2)

Nếu a = 0.5 thì hang số thời gian RC bằng với thời gian lay mẫu Nếu ơ < 0.5 thi RC lớn hơn thời gian lay mẫu và A, ~ aRC

Sau khi các số đo thu được từ phép đo được chọn lọc, các số đo này sẽ được chuyên đổi thành các khung tham chiếu toàn cục bằng cách ước lượng thành phan gia tốc trọng trường theo mỗi trục và tính toán loại bỏ các thành phần gia tốc trọng trường theo chiều đọc và chiều ngang.

2.3 Trích chọn đặc trưng

2.3.1 Các đặc trưng trích xuất từ dữ liệu gia tốc

e Đặc trưng dựa trên khung biểu diễn (Frame-based features - FBF)

e Pac trưng dựa trên đỉnh (Peak-based features - PBF)

= Đặc trưng dựa trên đoạn (Segment-based features - SBF)

2.3.2 Lựa chon đặc trưng cho bộ phân loại

Từ rất nhiều các đặc trưng trên, dé thực hiện việc phân loại cách thức di chuyên trong luận văn chon 4 đặc trưng để trích dẫn dựa trên tính hiệu quả, phố biến va dé sử dung của các đặc trưng Các đặc trưng này bao gồm: Giá tri trung

bình, sự thay đổi, biến đổi FFT và phạm vi.

2.4 Phân loại

2.4.1 Các thuật toán học máy, phân loại được áp dụng

e Cây quyết định (Decision Tree)

e Adaptive Boosting

Kỹ thuật Boosting: nguyên tac co bản của Boosting là kết hợp các bộ phân lớp yếu (hay các bộ phân lớp cơ sở) dé tạo nên một bộ phân lớp mạnh [1] Các bộ phân lớp yêu này thậm chi chi cần nhinh hơn phương pháp random một chút Bằng

cách này, ta nói bộ phân lớp đã được “boost” Adaboost là một thuật toán sử dụng

kỹ thuật Boosting được đưa ra bởi Freund và Schapire vào 1996 [8, 12] Điểm cải tiến của Adaboost là ta sẽ gán cho mỗi mẫu một trọng số Ý nghĩa của việc gán

trọng sô như sau:

- Ở mỗi vòng lặp của quá trình huấn luyện, khi một bộ phân lớp yếu y; đã được xây dung, ta sé tién hanh cap nhat trong số cho các mẫu Việc cập nhật này được tiễn hành như sau: ta sẽ tăng trọng số của các mẫu bị phân lớp sai bởi bộ phân lớp yếu y; và giảm trọng số của các mẫu được phân lớp đúng bởi y; Bang cách này, ở vòng lặp kế, ta sẽ xây dựng bộ phân lớp yếu y;„¡ theo hướng: tập trung vào các mẫu bị phân lớp sai bởi bộ phân lớp yếu trước đó.

- Cuối cùng, dé có được bộ phân lớp mạnh, ta sẽ kết hợp tuyến tính các bộ phân lớp yếu đã tìm được lại với nhau Mỗi bộ phân lớp yếu sẽ được đánh một trọng số tương ứng với độ tốt của bộ phân lớp yếu đó.

Hình sau đây là vi dụ về cách có thé sử dụng bộ phân loại AdaBoost trong phan

loại phương thức chuyền động.

e Support Vector Machine (SVM)

e Support Vector Machines Nearest Neighbor (SVM-NN)

2.4.2 Áp dụng các thuật toán phân loại vào trường hop phát hiện trạng thái di

Áp dụng 3 mô hình phân loại được đề cập tới trong phần 2.4.1 bao gồm: Cây quyết định, AdaBoost, SVM-NN mô hình hoạt động trong trường hợp phân loại

trạng thai di chuyên dựa trên cảm biên gia tôc được biêu diễn như sau: