xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo cho tài xế đường dài ứng dụng phần cứng jetson nano

1.3 TÌNH HÌNH NGHIÊN CĄU HIÞN NAY Trong phÁn tình hình nghiên cću chúng tôi muán trình bày và các công trình đã đ°āc nghiên cću có thÅ hß trā cho viác xây dāng và phát triÅn đà tài tĉ đ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH HỆ THỐNG NHÚNG VÀ IOT

Tp Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2024

XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH

BÁO CHO TÀI XẾ ĐƯỜNG DÀI ỨNG DỤNG

PHẦN CỨNG JETSON NANO

GVHD: ThS TRƯƠNG QUANG PHÚC SVTH: PHẠM THANH HÀ

TRẦN ĐỨC HIẾU

S K L 0 1 3 3 0 2

đồ án

TR¯âNG Đ¾I HàC S¯ PH¾M KỸ THU¾T TP Hà CHÍ MINH

KHOA ĐIÞN ĐIÞN Tþ BÞ MÔN KỸ THU¾T MÁY TÍNH - VIÄN THÔNG

TR¯âNG Đ¾I HàC S¯ PH¾M KỸ THU¾T TP Hà CHÍ MINH

KHOA ĐIÞN ĐIÞN Tþ BÞ MÔN KỸ THU¾T MÁY TÍNH - VIÄN THÔNG

-

Đà ÁN TÞT NGHIÞP XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ

CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO

GiÁng viên h°ãng dÅn: ThS Tr°¢ng Quang Phúc Ngày nhÇn đà tài: 15/02/2024

Ngày náp đà tài: 09/06/2024 1 Tên đà tài: <Xây dāng há tháng giám sát và cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài

ćng dăng phÁn cćng jetson nano= 2 Nái dung thāc hián đà tài:

 ThiÁt kÁ và thi công phÁn cćng mô hình giám sát và cÁnh báo  Tìm hiÅu YOLOv8 và bài toán phát hián đái t°āng, mô hình có khÁ

nng nhÇn dián ba tr¿ng thái cąa tài xÁ: ngą gÇt, tßnh táo, ngáp  ThiÁt kÁ giao dián website cho ng°åi dùng giám sát theo dõi  ViÁt báo cáo

3 SÁn phÃm:  Há tháng giám sát và cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài  QuyÅn báo cáo tát nghiáp

Tp HCM, ngày 10 tháng 06 nm 2024

GiÁng viên h°ãng dÅn

ThS Tr°¢ng Quang Phúc

đồ án

ii

đồ án

iii

Trong quá trình hoàn thián đã án tát nghiáp vãi đà tài <XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO=, chúng tôi xin gċi låi cÁm ¢n chân

thành và sâu sÉc nh¿t đÁn vãi ThS Tr°¢ng Quang Phúc, ng°åi đã đãng hành,

h°ãng dÅn và đánh h°ãng cho chúng tôi trong suát quá trình thāc hián đã án MÁc dù vãi l°āng kiÁn thćc còn h¿n chÁ nh°ng nhå có sā góp ý, giúp đÿ cąa thÁy mà nhóm chúng tôi đã v°āt qua đ°āc nhÿng thách thćc đÅ đ¿t đ°āc kÁt quÁ tát Nhóm chúng tôi cũng xin cÁm ¢n đÁn đái ngũ giÁng viên khoa Đián – Đián tċ đã xây dāng cho chúng tôi nÃn tÁng kiÁn thćc đÅ đi đ°āc đÁn ngày hôm nay và xin cÁm ¢n ngôi tr°ång đ¿i học S° Ph¿m Kỹ ThuÇt Thành Phá Hã Chí Minh đã t¿o ra môi tr°ång học tÇp đúng nh° khÃu hiáu cąa mình <Nhân bÁn - Sáng t¿o - Hái nhÇp=

Cuái cùng, chúng tôi xin gċi låi cÁm ¢n chân thành đÁn thÁy cô, gia đình, b¿n bè và nhÿng ng°åi thân yêu đã đãng hành, đáng viên và luôn ąng há chúng tôi Chúng tôi xin gċi låi chúc đÁn nhà tr°ång, quý thÁy cô và ng°åi thÁy h°ãng dÅn cąa chúng tôi ThS Tr°¢ng Quang Phúc thÇt nhiÃu sćc khße và gÁt hái đ°āc nhiÃu thành công trong công viác và cuác sáng

Chúng tôi xin chân thành cÁm ¢n!

TP Hã Chí Minh, tháng 6 nm 2024

Nhóm thāc hián đà tài đồ án

iv

Đà tài này tÇp trung vào viác xây dāng mát há tháng giám sát, cÁnh báo cho tài xÁ đ°ång dài nhằm đÁm bÁo an toàn giao thông Há tháng sċ dăng Jetson Nano đÅ triÅn khai mô hình YOLOv8 cho viác nhÇn dián hình Ánh thông mát camera nhằm đáp ćng viác xċ lý theo thåi gian thāc Khi phát hián tài xÁ có d¿u hiáu buãn ngą hoÁc ngą gÇt, nó s¿ kích ho¿t đèn tín hiáu và chuông đÅ cÁnh báo cho tài xÁ ngay lÇp tćc Há tháng cũng tích hāp cÁm biÁn gia tác ADXL345 đÅ phát hián các rung lÉc b¿t th°ång cąa xe

Khi có các tín hiáu cÁnh báo, há tháng sċ dăng module SIM đÅ gċi tin nhÉn cÁnh báo chća nái dung cÁnh báo và vá trá cąa tài xÁ đ°āc thu tĉ cÁm biÁn đánh vá GPS đÁn sá đián tho¿i ng°åi theo dõi ĐiÃu này giúp quÁn lý giao thông hoÁc ng°åi giám sát có thÅ nÉm bÉt đ°āc vá trí cąa xe và tình tr¿ng cąa tài xÁ đÅ có nhÿng bián pháp xċ lý káp thåi

Dÿ liáu tĉ phÁn cćng, bao gãm các tín hiáu cÁnh báo và dÿ liáu GPS, s¿ đ°āc gċi lên c¢ sç dÿ liáu đÅ làm dÿ liáu l°u trÿ Tĉ đây s¿ triÅn khai Website theo dõi các tín hiáu cÁnh báo và dÿ liáu đ°āc phân tích mát cách trāc quan, giúp ng°åi theo dõi có thÅ giám sát ph°¢ng tián mát cách hiáu quÁ

Cuái cùng, nhóm đã hoàn thành mô hình phÁn cćng và phÁn mÃm đáp ćng đÁy đą các chćc nng đÁt ra Bên c¿nh đó là viác đánh giá kÁt quÁ và phân tích h°ãng phát triÅn mãi cąa mô hình trong t°¢ng lai

đồ án

1.2 MĂC TIÊU ĐÂ TÀI 2

1.3 TÌNH HÌNH NGHIÊN CĆU HIàN NAY 3

1.3.1 Các kÁt quÁ nghiên cću trong n°ãc 3

1.3.2 Các kÁt quÁ nghiên cću ç n°ãc ngoài 5

vi

2.3.1 Các Tính nng cąa YOLOv8 16

2.3.2 KiÁn trúc m¿ng Yolov8 17

2.4 GIAO THĆC TRUYÂN THÔNG UART 18

2.4.1 Cách ho¿t đáng cąa UART 18

2.4.2 C¿u trúc Frame UART 19

2.5 Hà ĐIÂU HÀNH THäI GIAN THĀC (RTOS) 19

2.6 GIAO THĆC TRUYÂN THÔNG MQTT 21

THIÀT KÀ VÀ THI CÔNG 23

3.4.2 ThiÁt kÁ phÁn mÃm giám sát ph°¢ng tián 53

3.4.3 TriÅn khai giao dián ng°åi dùng bằng website 60

đồ án

vii

KÀT QUÀ VÀ ĐÁNH GIÁ Hà THàNG 65

4.1 KÀT QUÀ PHÀN CĆNG 65

4.2 KÀT QUÀ PHÀN MÂM 67

4.2.1 KÁt quÁ giám sát và cÁnh báo 67

4.2.2 KÁt quÁ cąa giao dián ng°åi dùng Website 69

4.3 ĐÁNH GIÁ KÀT QUÀ CĄA MÔ HÌNH 73

4.3.1 Đánh giá phÁn giám sát tài xÁ 73

4.3.2 Đánh giá phÁn giám sát ph°¢ng tián 80

KÀT LUÆN VÀ H¯âNG PHÁT TRIÄN 81

5.1 KÀT LUÆN 81

5.2 H¯âNG PHÁT TRIÄN 81

PHĂ LĂC A Mà NGUâN CH¯¡NG TRÌNH 83

PHĂ LĂC B H¯âNG DÄN SĊ DĂNG SÀN PHÂM THI CÔNG 84

TÀI LIàU THAM KHÀO 88

đồ án

Hình 2 5: Output Grid Cell 11

Hình 2 6: Tính toán Intersection over Union 12

Hình 2 7: ChuÃn hóa pixel cho bounding box 13

Hình 2 8: Non-max suppression 15

Hình 2 9: KiÁn trúc m¿ng cąa YOLOv8 17

Hình 2 10: TruyÃn thông Uart 18

Hình 2 11: C¿u trúc frame Uart 19

Hình 2 12: Nguyên tÉc ho¿t đáng cąa RTOS 20

Hình 2 13: C¢ chÁ ho¿t đáng cąa giao thćc MQTT 22

Hình 3 7: S¢ đã nái chân còi BUZZER và ESP32 33

Hình 3 8: CÁm biÁn gia tác ADXL345 34

Hình 3 9: S¢ đã nái chân ADXL345 và ESP32 35

Hình 3 10: GPS NEO 6M 36

Hình 3 11: S¢ đã nái chân MODULE NEO-6M GPS và ESP32 37

Hình 3 12: MODULE SIM 4G A7680C 38

Hình 3 13: S¢ đã nái chân Module Sim 4G A7680C và ESP32 39

Hình 3 14: S¢ đã kÁt nái phÁn cćng 40

Hình 3 15: Ành tài xÁ ngą gÇt 41

đồ án

Hình 3 21: Thông tin label đã đ°āc dán nhãn cho hình Ánh 45

Hình 3 22: Phân chia dataset 45

Hình 3 23: Data.yaml 46

Hình 3 24: Resize Ánh và kích th°ãc 640x640 47

Hình 3 25: LÇt Ánh, thang xám, chèn nhißu 48

Hình 3 26: Xoay, thay đổi đá sáng 48

Hình 3 27: So sánh đá chính xác và hiáu su¿t cąa các mô hình YOLO 49

Hình 3 28: Thông sá khçi t¿o ban đÁu cąa YOLOv8n 50

Hình 3 29: ONNX Runtime tái °u hóa viác thāc hián mô hình ONNX 51

Hình 3 30: S¢ đã khái mô tÁ quá trình nhÇn dián tài xÁ ngą gÇt 51

Hình 3 31: ThuÇt toán cÁnh báo cho tài xÁ 53

Hình 3 32: L°u đã giÁi thuÇt cho cÁm biÁn gia tác ADXL345 54

Hình 3 33: L°u đã giÁi thuÇt cho cÁm biÁn GPS NEO6M 56

Hình 3 34: L°u đã giÁi thuÇt cho Module SIM A7680C 57

Hình 3 35: L°u đã giÁi thuÇt cho xċ lý dÿ liáu ç khái xċ lý trung tâm 58

Hình 3 36: L°u đã mô tÁ Lambda Function 60

Hình 3 37: L°u đã kÁt nái dÿ liáu vãi DynamoDB 61

Hình 3 38: L°u đã và giÁi thuÇt cho tính nng đng nhÇp 62

Hình 3 39: L°u đã hiÅn thá thông sá và cÁnh báo 63

Hình 3 40: L°u đã hiÅn thá vá trí hián t¿i cąa ph°¢ng tián 64

x

Hình 4 5: Tr°ång hāp tài xÁ tßnh táo 67

Hình 4 6: Đèn cÁnh báo 68

Hình 4 7: Gċi tin nhÉn thông báo 68

Hình 4 8: Hình Ánh gói tin nhÇn đ°āc trên AWS IoT Core 69

Hình 4 9: Hình Ánh dÿ liáu d¿ng bÁng trên DynamoDB 70

Hình 4 10: Giao dián tính nng đng nhÇp 70

Hình 4 11 Giao dián chính cąa website 71

Hình 4 12: Giao dián hiÅn thá thông sá 71

xi

DANH MĂC BÀNG

BÁng 3 1: BÁng thông sá kỹ thuÇt cąa Jetson Nano 30

BÁng 3 2: BÁng thông sá kỹ thuÇt Module Wifi ESP32-WROOM-32 32

BÁng 3 3: BÁng thông sá kỹ thuÇt còi BUZZER 33

BÁng 3 4: S¢ đã nái chân còi BUZZER và ESP32 33

BÁng 3 5: BÁng thông sá kỹ thuÇt ADXL345 34

BÁng 3 6: S¢ đã nái chân ADXL345 và ESP32 35

BÁng 3 7: BÁng thông sá kỹ thuÇt MODULE NEO-6M GPS 36

BÁng 3 8: S¢ đã nái chân MODULE NEO-6M GPS và ESP32 36

BÁng 3 9: BÁng thông sá kỹ thuÇt Module Sim 4G A7680C 38

BÁng 3 10: S¢ đã nái chân Module Sim 4G A7680C và ESP32 38

BÁng 3 11: Công su¿t ho¿t đáng há tháng 39

đồ án

xii

CÁC TĈ VIÀT TÈT

AI Artificial Intelligence ANN Artificial Neural Network API Application Programming Interface CPU Central Processing Unit

CUDA Compute Unified Device Architecture Conf Confidence

CNN Convolutional Networks FPS Frame Per Second GPU Graphics Processing Unit GPIO General - Purpose Input/Output HDMI High - Definition Multimedia

Interface IoT Internet of Things IoU Intersection of Union LAN Local Area Network ONNX Open neural network exchange RGB Red green blue

UART Universal asynchronous receiver

transmitter USB Universal Serial Bus YOLO You Only Look Once

đồ án

Theo báo cáo <The Impact of Driver Inattention on Near-Crash/Crash Risk: An Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data= [1] cąa tác giÁ Klauer và đãng nghiáp, các nhà nghiên cću chß ra rằng có 4 lo¿i ho¿t đáng thiÁu chú ý khi lái xe bao gãm: Lái xe khi đang buãn ngą, ng°åi lái xe tham gia vào các nhiám vă phă không cÁn thiÁt, m¿t tÇp trung liên quan đÁn viác lái xe trên đ°ång phía tr°ãc, m¿t tÇp trung không liên quan đÁn lái xe Nghiên cću đã chß ra rằng, ng°åi lái xe khi buãn ngą có khÁ nng suýt va ch¿m hoÁc đâm xe g¿p 4 đÁn 6 lÁn so vãi tình tr¿ng tßnh táo, khÁ nng tai n¿n cao h¢n so vãi 3 ho¿t đáng nêu trên ĐiÃu này là do sā m¿t tÇp trung và thåi gian phÁn ćng kém h¢n khi ng°åi lái xe đang trong tr¿ng thái mát mßi và buãn ngą

Bên c¿nh đó theo quy đánh hián hành t¿i điÃu 65 LuÇt Giao thông đ°ång bá 2008, thåi gian làm viác cąa tài xÁ ô tô không đ°āc quá 10 giå trong mát ngày và không đ°āc lái xe liên tăc quá 4 giå Khi lái xe sau mßi 4 giå, tài xÁ phÁi nghß ít nh¿t 15 phút [2]

Vì thÁ đã án "XÂY DĀNG HÞ THÞNG GIÁM SÁT VÀ CÀNH BÁO CHO TÀI X¾ Đ¯âNG DÀI ĄNG DĀNG PHÀN CĄNG JETSON NANO" đ°āc

thiÁt kÁ nhằm giÁi quyÁt v¿n đà và nguy c¢ ngą gÇt cąa ng°åi lái, bên c¿nh đó há

đồ án

2 tháng theo dõi ho¿t đáng cąa ph°¢ng tián giao thông trong quá trình di chuyÅn Vãi sā kÁt hāp giÿa trí tuá nhân t¿o và công nghá cÁm biÁn đã án hća hẹn mang l¿i giÁi pháp hiáu quÁ và tiên tiÁn, có thÅ áp dăng vào thāc tÁ đÅ phăc vă cho tài xÁ lái xe đ°ång dài

Trong phÁn giám sát ph°¢ng tián giao thông, đã án áp dăng cÁm biÁn gia tác đÅ phát hián rung lÉc, công nghá đánh vá GPS đÅ thu thÇp và phân tích thông tin và tr¿ng thái ho¿t đáng cąa ph°¢ng tián Viác này giúp cung c¿p cái nhìn toàn dián và cách thćc di chuyÅn trên đ°ång và kiÅm soát thåi gian lái xe, tĉ đó có thÅ đà xu¿t các bián pháp giÁm thiÅu và cÁi thián tình huáng x¿u xÁy ra

Đái vãi phÁn cÁnh báo ngą gÇt, đã án sċ dăng há tháng camera và máy tín nhúng JETSON NANO nhằm xċ lý Ánh đÅ nhÇn dián d¿u hiáu cąa ng°åi lái đang m¿t tÇp trung hoÁc ngą gÇt trong khi lái xe CÁnh báo s¿ đ°āc kích ho¿t káp thåi khi phát hián nguy c¢ đÅ ng°åi lái có thÅ phÁn ćng, tĉ đó giÁm nguy c¢ xÁy ra tai n¿n Bên c¿nh đó, các cÁnh báo s¿ đ°āc gċi và đián tho¿i, và cùng vãi dÿ liáu, s¿ đ°āc gċi lên c¢ sç dÿ liáu đÅ xây dāng Website, giúp ng°åi quan sát có thÅ giám sát trāc quan nhằm đ°a ra nhÿng bián pháp xċ lý káp thåi

Tóm l¿i, đã án không chß là mát nß lāc đÅ áp dăng công nghá vào viác cÁi thián an toàn giao thông mà còn là sā chćng minh và sā tiÁn bá và sáng t¿o trong l*nh vāc này, h°ãng tãi mát môi tr°ång giao thông an toàn và hiáu quÁ h¢n

- Sċ dăng cÁm biÁn gia tác, công nghá GPS đÅ phát hián rung lÉc, thu thÇp dÿ liáu và vá trí cąa ph°¢ng tián, giám sát hành trình cąa ph°¢ng tián

đồ án

3 - ThiÁt lÇp truyÃn các dÿ liáu ổn đánh lên Database đÅ xây dāng giao dián

ng°åi dùng - ThiÁt kÁ mô hình phÁn cćng đÅ ch¿y thāc nghiám

1.3 TÌNH HÌNH NGHIÊN CĄU HIÞN NAY

Trong phÁn tình hình nghiên cću chúng tôi muán trình bày và các công trình đã đ°āc nghiên cću có thÅ hß trā cho viác xây dāng và phát triÅn đà tài tĉ đó đ°a ra đ°āc ph°¢ng án thāc hián tát, tái °u nh¿t cho đà tài Góp phÁn cho viác có thÅ hoàn thành hoàn chßnh cũng nh° chßnh chu nh¿t cho toàn bá há tháng

1.3.1 Các k¿t quÁ nghiên cąu trong n°ác

Tình hình nghiên cću và cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián giao thông trong n°ãc đang dÁn đ°āc nhiÃu ng°åi quan tâm, đÁc biát là trong bái cÁnh nhu cÁu nâng cao an toàn giao thông hián nay Các nghiên cću này th°ång tÇp trung vào viác áp dăng công nghá thông tin và trí tuá nhân t¿o vào l*nh vāc này, vãi sā tham gia cąa các tổ chćc nghiên cću, và các đ¢n vá trong l*nh vāc công nghá thông tin và giao thông vÇn tÁi

Trong l*nh vāc cÁnh báo ngą gÇt, các nhóm nghiên cću th°ång tiÁn hành nghiên cću và các ph°¢ng pháp nhÇn dián và phát hián d¿u hiáu cąa ng°åi lái m¿t tÇp trung hoÁc ngą gÇt khi lái xe Công nghá thông tin và trí tuá nhân t¿o th°ång đ°āc áp dăng đÅ phát triÅn các há tháng cÁnh báo sãm, giúp giÁm thiÅu nguy c¢ tai n¿n giao thông do ngą gÇt gây ra Ví dă nh° bài báo <Hà THàNG PHÁT HIàN TÌNH TR¾NG NGĄ GÆT CĄA LÁI XE= [3] Trong ph¿m vi cąa nghiên cću này, mát há tháng đ°āc phát triÅn đÅ phát hián tình tr¿ng ngą gÇt cąa tài xÁ sċ dăng các kỹ thuÇt thá giác máy tính Há tháng này sċ dăng mát camera (webcam) đÅ quan sát g°¢ng mÁt cąa tài xÁ và phát ra âm thanh cÁnh báo khi phát hián các d¿u hiáu cąa viác ngą gÇt, nh° là mÉt nhÉm l¿i hoÁc sá lÁn chãp mÉt Nghiên cću này áp dăng hai ph°¢ng pháp đÅ xác đánh tr¿ng thái nhÉm mÉt, bao gãm cách đo khoÁng cách giÿa mÉt và chân mày, cũng nh° ph°¢ng pháp đo đá cong cąa đ°ång tiÁp giáp hai mí mÉt Ngoài ra, nghiên cću cũng đà xu¿t mát ph°¢ng pháp mãi đÅ xác đánh tr¿ng thái nhÉm mÉt, sċ dăng đo đá cong cąa đ°ång tiÁp giáp hai mí mÉt Đái

đồ án

4 ngũ nghiên cću đã phát triÅn mát thuÇt toán đÅ nhÇn dián hành đáng chãp mÉt dāa trên ba frame Ánh liên tiÁp

Trong l*nh vāc giám sát ph°¢ng tián bằng GPS, các nghiên cću th°ång tÇp trung vào viác phát triÅn các há tháng theo dõi và quÁn lý hành vi lái xe dāa trên dÿ liáu GPS Các giÁi pháp công nghá này không chß giúp theo dõi vá trí và tình tr¿ng cąa ph°¢ng tián mát cách hiáu quÁ mà còn cung c¿p thông tin chi tiÁt và hành vi lái xe, tĉ tác đá di chuyÅn đÁn mô hình lái xe, giúp tng c°ång an toàn và hiáu su¿t cąa giao thông đ°ång bá æ bài báo <XÂY DĀNG Hà THàNG ĐàNH Và, DÄN Đ¯äNG VÀ GIÁM SÁT TRĀC TUYÀN= [4] nhóm tác giÁ đã đà xu¿t mát giÁi pháp sċ dăng công nghá đánh vá và dÅn đ°ång đÅ giám sát các đái t°āng di đáng nh° con ng°åi và xe cá Há tháng này sċ dăng thiÁt bá đánh vá vá tinh đÅ xác đánh vá trí và gċi thông tin và máy chą giám sát t¿i Trung tâm điÃu hành Thông tin này sau đó đ°āc xċ lý và hiÅn thá trên màn hình giúp quÁn lý theo dõi và đ°a ra các quyÁt đánh phù hāp ĐiÃu này giúp tái °u hóa viác sċ dăng nguãn lāc và nâng cao hiáu quÁ trong quÁn lý và giám sát

Tuy nhiên, đÅ tái °u hóa an toàn giao thông và giám ph°¢ng tián giao thông, viác kÁt hāp cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián bằng GPS có thÅ là mát h°ãng phát triÅn tiÃm nng Bằng cách kÁt hāp thông tin tĉ cÁnh báo ngą gÇt và há tháng giám sát ph°¢ng tián, có thÅ t¿o ra mát há tháng tổng hāp cho phép phát hián nguy c¢ ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián giao thông, nhằm giúp ng°åi dùng có thÅ đ°a ra các bián pháp káp thåi đÅ h¿n chÁ tai n¿n giao thông

Thông qua há tháng cÁnh báo ngą gÇt, nó có thÅ phát hián tình tr¿ng ng°åi lái m¿t tÇp trung hoÁc ngą gÇt Khi đ¿y, nó có thÅ t¿o ra cÁnh báo âm thanh đÅ cÁnh báo tài xÁ và nhÉc nhç an toàn KÁt hāp viác theo dõi và tình tr¿ng rung lÉc cąa ph°¢ng tián khi ch¿y đ°ång dài, há tháng s¿ gċi tín hiáu và cÁ thiÁt bá đián tho¿i và giao dián Website cąa ng°åi theo dõi cùng vãi vá trí hián t¿i cąa ph°¢ng tián thông qua viác thu thÇp đ°āc tĉ GPS

H¢n nÿa, thông qua viác phân tích dÿ liáu tĉ cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián, há tháng có thÅ cung c¿p thông tin chi tiÁt và hành vi lái xe trong thåi gian thāc và thông kÁ tÁn su¿t ĐiÃu này có thÅ hß trā viác t¿o ra báo cáo tổng thÅ

đồ án

5 và hiáu su¿t lái xe, phát hián các mô hình lái xe không an toàn, và đ°a ra các bián pháp cÁi thián hiáu quÁ

Tuy nhiên, đái vãi viác triÅn khai và ćng dăng thāc tÁ cąa các há tháng này, cÁn quan tâm đÁn v¿n đà bÁo mÇt và quyÃn riêng t° Thu thÇp và sċ dăng dÿ liáu và hành vi lái xe và tr¿ng thái cąa tài xÁ đòi hßi sā đÁm bÁo và quyÃn riêng t° và tuân thą các quy đánh pháp lý liên quan

Tổng quan, nghiên cću và cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián bằng GPS đang tiÁp tăc phát triÅn và đem l¿i tiÃm nng lãn cho viác tng c°ång an toàn giao thông và quÁn lý hiáu su¿t ph°¢ng tián

1.3.2 Các k¿t quÁ nghiên cąu å n°ác ngoài

Tình hình nghiên cću ngoài n°ãc và cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián bằng GPS đã thu hút sā chú ý đÁc biát cąa cáng đãng nghiên cću và an toàn giao thông Trong l*nh vāc cÁnh báo ngą gÇt, nghiên cću <Real-Time Deep Learning-Based Drowsiness Detection: Leveraging Computer-Vision and Eye-Blink Analyses for Enhanced Road Safety= [5] tÇp trung vào phát triÅn và triÅn khai mát há tháng phát hián buãn ngą thåi gian thāc sċ dăng kỹ thuÇt học sâu

Bài báo nh¿n m¿nh tÁm quan trọng cąa viác xċ lý tình tr¿ng buãn ngą cąa ng°åi lái xe nh° mát yÁu tá quan trọng trong an toàn giao thông Bài báo thÁo luÇn và nhÿng h¿n chÁ cąa các ph°¢ng pháp truyÃn tháng trong viác phát hián buãn ngą, chẳng h¿n nh° đo các tín hiáu sinh lý, nh°ng nh°āc điÅm là không thÅ đáp ćng đ°āc yêu cÁu giám sát thåi gian thāc Do đó, các tác giÁ đà xu¿t mát ph°¢ng pháp dāa trên thá giác máy tính và phân tích nháy mÉt sċ dăng các thuÇt toán học sâu đÅ phát hián buãn ngą trong thåi gian thāc

Đái vãi l*nh vāc giám sát ph°¢ng tián bằng GPS, nghiên cću <GPS Based Vehicle Tracking System= [6] đã trình bày viác sċ dăng GPS đÅ đánh vá vá trí ph°¢ng tián nhå đó giám sát hành trình mát cách chính xác Trong bài báo này, các tác giÁ đã phân tích và mô tÁ cách thćc sċ dăng công nghá GPS đÅ xác đánh vá trí chính xác cąa các ph°¢ng tián di chuyÅn trên đ°ång Bằng cách kÁt hāp dÿ liáu tĉ GPS vãi các há tháng thông tin đáa lý (GIS), họ đã t¿o ra mát há tháng giám sát hiáu quÁ nhằm quÁn lý giao thông đô thá mang l¿i hiáu quÁ lãn

đồ án

6 Tác giÁ đã chß ra rằng viác sċ dăng GPS không chß giúp quÁn lý vÇn hành ph°¢ng tián mát cách hiáu quÁ h¢n mà còn cung c¿p thông tin quan trọng và l°u l°āng giao thông, đá chÇt chái cąa các con đ°ång và thåi gian di chuyÅn trung bình Nhÿng thông tin này có thÅ đ°āc sċ dăng đÅ tái °u hóa lá trình di chuyÅn và giÁm thiÅu kẹt xe trong các khu vāc đông dân c°

Bên c¿nh đó, nghiÁn cću ç bài báo <Vehicle Vibration Monitoring System Using Accelerometer Sensors for Long-Distance Transport= [7] và các cÁm biÁn gia tác đ°āc tích hāp vào há tháng cąa xe đÅ liên tăc giám sát rung lÉc và xác đánh các mÅu b¿t th°ång có thÅ chß ra các v¿n đà tiÃm Ãn vãi há tháng treo cąa xe hoÁc điÃu kián đ°ång xá cũng là mát khÁ nng quan trọng khi tích hāp vào mô hình

1.4 PH¯¡NG PHÁP NGHIÊN CĄU

ĐÅ thāc hián đà tài này, tr°ãc tiên nhóm s¿ thāc hián viác tìm hiÅu và các nghiên cću tr°ãc đó và các công trình nghiên cću liên quan đÁn cÁnh báo ngą gÇt và giám sát ph°¢ng tián bằng GPS ĐiÃu này bao gãm viác đọc và phân tích các bài báo khoa học, sách vç, và tài liáu tham khÁo đÅ hiÅu rõ và các ph°¢ng pháp, công nghá, và kÁt quÁ nghiên cću đã đ°āc đà xu¿t và áp dăng trong l*nh vāc này Sau đ¿y s¿ thiÁt kÁ chi tiÁt các khái trong tĉng thành phÁn cąa há tháng đÅ phăc vă viác phát triÅn và triÅn khai các mô hình phÁn cćng và phÁn mÃm Sau cùng, khi đ°a sÁn phÃm ra thāc tÁ, nhóm s¿ tìm hiÅu và °u điÅm, h¿n chÁ, và tiÃm nng cąa tĉng ph°¢ng pháp và công nghá, tĉ đó đà xu¿t các giÁi pháp và h°ãng nghiên cću trong t°¢ng lai

1.5 BÞ CĀC ĐÀ TÀI

Ch°¢ng māc

Ch°¢ng 1 –

Giãi thiáu

Giãi thiáu khái quát và tổng quan và tình hình nghiên cću cũng nh° các ph°¢ng pháp nghiên cću cąa đà tài

(1-7)

đồ án

7 Ch°¢ng 2 –

Tĉ măc tiêu cąa đà tài, chọn lāa các thiÁt bá, linh kián phù hāp vãi bài toán, trình bày các s¢ đã khái há tháng, nguyên lý ho¿t đáng cąa các khái thành phÁn há tháng

(23-64)

Ch°¢ng 4 – KÁt quÁ và nhÇn xét đánh giá

Đánh giá các chćc nng, trình bày kÁt quÁ cuái cùng đ¿t đ°āc tĉ phÁn cćng và phÁn mÃm

(65-80)

Ch°¢ng 5 – KÁt luÇn và h°ãng phát

Hình 2 1: Phát hián đái t°āng

đồ án

9 Có 2 ph°¢ng pháp phát hián đái t°āng chính đó là ph°¢ng pháp mát giai đo¿n (one-stage) và ph°¢ng pháp 2 giai đo¿n (two-stage):

 Ph°¢ng pháp mát giai đo¿n °u tiên tác đá xċ lý chuyên giÁi quyÁt các bài toán nhÇn dián cÁn tác đá realtime ví dă bao gãm YOLO, SSD, RetiaNet

 Ph°¢ng pháp hai giai đo¿n °u tiên đá chính xác cao ví dă bao gãm Faster R-CNN, Mask R-CNN và Cascade R-CNN

2.2 GIàI THIÞU YOLO

Yolo (You Only Look Once) là thuÇt toán sċ dăng m¿ng n¢-ron đÅ phát hián đái t°āng trong thåi gian thāc ThuÇt toán này phổ biÁn vì tác đá và đá chính xác cąa nó Yolo đ°āc t¿o ra giÿa sā kÁt hāp giÿa base network và nhÿng Extra Layers Base network là m¿ng n¢-ron tích chÇp (Convolutional Neural Network – CNN) có tác dăng trích xu¿t các đÁc tr°ng tĉ hình Ánh đÁu vào và phía sau là nhÿng Extra Layers gãm các Fully Connected Layers s¿ dā đoán và bounding box và các class cąa đái t°āng [8]

Hình 2 2: S¢ đã kiÁn trúc m¿ng YOLO (Nguãn : Khoa học dÿ liáu (phamdinhkhanh.github.io)) æ hình 2.2 ta th¿y YOLO th°ång sċ dăng DarkNet Architecture làm base network đÅ trích xu¿t các đÁc tr°ng tĉ hình Ánh đÁu vào và đÁu ra là mát feature map có kích th°ãc 7x7x1024 làm input cho Extra Layers đÅ dā đoán bounding box và nhãn cąa các vÇt thÅ

đồ án

10

2.2.1 Grid system

Đái vãi YOLO cÁn phân tách hình Ánh đÁu vào thành mát l°ãi các ô SxS (S: Grid size) mßi ô s¿ cháu trách nhiám dā đoán bounding box nÁu tâm cąa nó nằm trong ô Mßi ô l°ãi chß dā đoán duy nh¿t mát đái t°āng, tâm cąa đái t°āng đ°āc xác đánh nằm trong ô nào thì ô l°ãi đó s¿ chća đái t°āng đó

Hình Ánh đÁu vào đ°āc chia thành mát l°ãi SxS các ô vuông Mßi ô vuông này đ°āc gọi là mát grid cell Ví dă, nÁu chúng ta có mát hình Ánh vãi đá phân giÁi 448x448 và chia nó thành mát l°ãi 7x7, mßi ô l°ãi s¿ có kích th°ãc 64x64 pixel

Hình 2 3: Grid System Mßi Grid Cell này s¿ thāc hián dā đoán cho Bounding box và cÁ Class cąa đái t°āng nằm trong ô đó Mßi Grid Cell s¿ dā đoán B bounding box Mßi bounding box có 5 giá trá (x,y,w,h,p), (x,y) là tọa đá tâm bounding box so vãi Grid Cell hián t¿i, (w,h) là chiÃu ráng và chiÃu cao cąa bounding box, p là xác su¿t đái t°āng có trong bounding box đó hay còn đ°āc gọi là confidence score Cuái cùng là C – đ¿i dián cho phân bá xác su¿t và các lo¿i object Nh° vÇy output là mát ma trÇn 3 chiÃu có kích th°ãc

ÿ × ÿ × (5þ + ÿ) (2 1)

đồ án

11 Hình 2 4: Ph°¢ng thćc dā đoán (Nguãn: B¿n chß nhìn mát lÁn (YOLO) (1) | Trang web cąa Zhang Handuo)

Ví dă bćc Ánh đÁu vào ç hình 2.4 đ°āc chia l°ãi 7x7, dā đoán 2 háp bounding box vãi 4 class đ°āc sċ dăng áp dăng công thćc ta s¿ thu đ°āc kÁt quÁ out 7x7x14

Hình 2 5: Output Grid Cell (Nguãn: B¿n chß nhìn mát lÁn (YOLO) (1) | Trang web cąa Zhang Handuo)

đồ án

12

2.2.2 Hàm tính IOU

IOU (Intersection over Union) là mát chß sá quan trọng trong l*nh vāc phát hián đái t°āng (object detection), đ°āc sċ dăng đÅ đánh giá mćc đá chính xác cąa các bounding boxes dā đoán so vãi các bounding boxes thāc tÁ (ground truth) IOU đ°āc đánh ngh*a là tỷ lá giÿa dián tích phÁn giao nhau và dián tích phÁn hāp nh¿t cąa hai bounding boxes

Hình 2 6: Tính toán Intersection over Union (Nguãn: Intersection over Union (IoU) for object detection - PyImageSearch)

2.2.3 Loss Function

Trong YOLO (You Only Look Once), hàm lßi (loss function) đóng vai trò quan trọng trong viác hu¿n luyán mô hình đÅ dā đoán chính xác vá trí, kích th°ãc, và lãp cąa các đái t°āng trong hình Ánh Hàm lßi cąa YOLO đ°āc thiÁt kÁ đÅ tái °u hóa cÁ ba khía c¿nh: dā đoán lo¿i đái t°āng (classification), dā đoán tọa đá bounding box (localization), và đá tin cÇy cąa dā đoán (confidence)

13 �㔿āýÿĀĀÿĄÿāÿāÿĀÿ = ∑ ∑ 1ÿĀĀĀ(āÿ(�㕐) 2 ā̂ÿ(�㕐))2

þ

ā=0 �㕆2

ÿ=0

(2 2)

Trong đó: 1ÿĀĀĀ: Hàm indicator có giá trá 0,1 nhằm xác đánh xem cell i có chća vÇt thÅ hay không Bằng 1 nÁu chća vÇt thÅ và 0 nÁu không chća

āÿ(�㕐): Xác su¿t thāc tÁ cąa lãp c trong grid cell i ā̂ÿ(�㕐): Xác su¿t dā đoán cąa lãp c trong grid cell i

Localization Loss

Localization loss đánh giá đá chính xác cąa mô hình trong viác dā đoán tọa đá bounding box (x, y) và kích th°ãc (w, h) so vãi vá trí thāc tÁ tĉ tÇp dataset L°u ý nên chuÃn hóa và [0, 1] so vãi tâm cąa bounding box Viác chuÃn hóa này giúp cÁi thián tác đá và đá chính xác cąa các dā đoán, so vãi viác sċ dăng các giá trá không chuÃn hóa tĉ Ánh gác Hãy cùng xem mát ví dă: [9]

Hình 2 7: ChuÃn hóa pixel cho bounding box (Nguãn: Tìm hiÅu và YOLO trong bài toán real-time object detection)

đồ án

14 �㔿ýĀāÿýÿĀÿāÿĀÿ =āĀĀÿĂ∑ ∑ 1ÿĀĀĀĀ(þÿ2 þÿ)2+ (ÿÿ2 ÿÿ)2

ý

Ā=0 �㕆2

ÿ=0

+āĀĀÿĂ∑ ∑ 1ÿĀĀĀĀ(√ýÿ 2 √ýÿ)2+ (√ℎÿ2 √ℎ̂ÿ)

2 ý

Ā=0 �㕆2

ÿ=0

(2 3)

Trong đó: āĀĀÿĂ: Há sá điÃu chßnh, th°ång đ°āc đÁt giá trá cao h¢n đÅ nh¿n m¿nh tÁm quan trọng cąa localization loss

1ÿ,ĀĀĀĀ: Cho biÁt bounding box thć j cąa cell i có chća đái t°āng þÿÿÿ, ýÿ, ℎ,: Tọa đá trung tâm và kích th°ãc thāc tÁ cąa bounding box þÿ, ÿÿ, ýÿ, ℎ̂ÿ: Tọa đá trung tâm và kích th°ãc dā đoán cąa bounding box

Confidence loss

Confidence loss đánh giá đá chính xác cąa mô hình trong viác dā đoán liáu mát bounding box có chća đái t°āng hay không Bao gãm cÁ positive examples (có đái t°āng) và negative examples (không có đái t°āng) [9]

�㔿āĀÿĄÿĂăÿāă = ∑ ∑ 1ÿĀĀĀĀ(ÿÿ2 ÿ̂ÿ)2

ý

Ā=0 �㕆2

ÿ=0

+ÿĀĀĀĀăāā∑ ∑ 1ÿĀÿĀĀĀĀ(ÿÿ2 ÿ̂ÿ)2

ý

Ā=0 �㕆2

ÿ=0

(2 4)

Trong đó: ÿĀĀĀĀ: Há sá điÃu chßnh quan trọng đ°āc sċ dăng đÅ kiÅm soát trọng sá cąa phÁn lßi liên quan đÁn các bounding box không chća đái t°āng (no-object)

1ÿ,ĀÿĀĀĀĀ: Cho biÁt bounding box thć j cąa cell i không chća đái t°āng ÿÿ: Đá tin cÇy thāc tÁ (1 nÁu có đái t°āng, 0 nÁu không có)

ÿ̂ÿ: Đá tin cÇy dā đoán

Total loss

Hàm lßi tổng thÅ cąa YOLO là tổng hāp cąa ba thành phÁn trên:

�㔿āĀāÿý = �㔿āýÿĀĀÿĄÿāÿāÿĀÿ + �㔿ýĀāÿýÿĀÿāÿĀÿ + �㔿āĀÿĄÿĂăÿāă (2 5)

đồ án

15

2.2.4 Non-max suppression

Non-Maximum Suppression (NMS) là mát kỹ thuÇt đ°āc sċ dăng trong các bài toán phát hián đái t°āng đÅ lo¿i bß các bounding boxes d° thĉa dā đoán cùng mát đái t°āng, chß giÿ l¿i bounding box có đá tin cÇy (confidence score) cao nh¿t NMS giúp làm giÁm sá l°āng các bounding boxes không cÁn thiÁt và làm s¿ch kÁt quÁ đÁu ra cąa mô hình

Hình 2 8: Non-max suppression Quy trình c¢ bÁn cąa Non-Maximum Suppression bao gãm các b°ãc sau:

 Mô hình phát hián đái t°āng đ°a ra nhiÃu bounding boxes vãi các giá trá đá tin cÇy khác nhau

 SÉp xÁp các bounding boxes theo thć tā giÁm dÁn cąa giá trá đá tin cÇy  BÉt đÁu vãi bounding box có giá trá đá tin cÇy cao nh¿t và thêm nó vào

danh sách kÁt quÁ cuái cùng  Tính Intersection over Union (IoU) giÿa bounding box đã chọn và các

bounding boxes còn l¿i  NÁu IoU lãn h¢n mát ng°ÿng xác đánh tr°ãc (ví dă: 0.5), các bounding

boxes này đ°āc lo¿i bß vì chúng có khÁ nng dā đoán cùng mát đái t°āng

 LÁp l¿i các b°ãc trên cho đÁn khi t¿t cÁ các bounding boxes đ°āc xċ lý

đồ án

16

2.3 YOLOv8

YOLOv8 đ°āc phát triÅn và bÁo trì bçi nhóm Ultralytics Ban đÁu, các mô hình YOLO đ°āc Joseph Redmon, mát nhà khoa học máy tính, t¿o ra Ông đã phát triÅn ba phiên bÁn YOLO, trong đó phiên bÁn thć ba, YOLOv3, đ°āc xây dāng dāa trên kiÁn trúc Darknet Glenn Jocher đã chuyÅn YOLOv3 sang PyTorch vãi mát sá cÁi tiÁn nhß và gọi nó là YOLOv5 KiÁn trúc cąa YOLOv5 sau đó đã đ°āc tinh chßnh đÅ phát triÅn thành YOLOv8 YOLOv8 đ°āc giãi thiáu vào ngày 10 tháng 1 nm 2023 và vÅn đang tiÁp tăc đ°āc nghiên cću và phát triÅn

2.3.1 Các Tính năng căa YOLOv8

Các tính nng chính cąa YOLOv8:  YOLOv8 sċ dăng mát backbone và neck hián đ¿i, dÅn đÁn viác cÁi thián

hiáu su¿t trích xu¿t đÁc tr°ng và phát hián đái t°āng  YOLOv8 áp dăng ph°¢ng pháp chia tách không anchor cąa Ultralytics

ç phÁn head, góp phÁn nâng cao đá chính xác và hiáu quÁ cąa quá trình phát hián so vãi các ph°¢ng pháp tiÁp cÇn dāa trên anchor

 YOLOv8 tÇp trung vào viác duy trì sā cân bằng tái °u giÿa đá chính xác và tác đá, phù hāp cho các tác vă phát hián đái t°āng theo thåi gian thāc trong các l*nh vāc ćng dăng đa d¿ng

 YOLOv8 cung c¿p mát lo¿t các mô hình pre-trained đÅ phăc vă cho các nhiám vă và yêu cÁu hiáu su¿t khác nhau, giúp ng°åi dùng dß dàng tìm th¿y mô hình phù hāp cho tr°ång hāp sċ dăng că thÅ cąa mình

 Mô hình sċ dăng hàm m¿t mát mãi  T°¢ng thích và có thÅ mç ráng vãi t¿t cÁ phiên bÁn tr°ãc đó cąa YOLO  API thân thián vãi ng°åi dùng

 Mô hình có thÅ thāc hián các nhiám vă phát hián đái t°āng, phân đo¿n và phân lo¿i hình Ánh

đồ án

17

2.3.2 Ki ¿n trúc m¿ng Yolov8

Hình 2 9: KiÁn trúc m¿ng cąa YOLOv8 (Nguãn: YOLOv8_c3模块和c2f模块对比-CSDN博客) Mát thay đổi quan trọng khác là YOLOv8 áp dăng c¿u trúc Decoupled-Head, tách biát các nhiám vă phân lo¿i và đánh vá thành các đÁu riêng biát đÅ cÁi thián đá chính xác trong viác phát hián đái t°āng Bên c¿nh đó, YOLOv8 chuyÅn tĉ ph°¢ng pháp dāa trên Anchor truyÃn tháng sang ph°¢ng pháp Anchor-Free, giúp đ¢n giÁn hóa quy trình phát hián và có thÅ nâng cao hiáu su¿t [10]

VÃ hàm tổn th¿t, YOLOv8 cÇp nhÇt vãi VFL Loss cho phân lo¿i và kÁt hāp DFL Loss vãi CIOU Loss cho đánh vá, nhằm tng c°ång tính ổn đánh và đá chính

đồ án

18 xác trong quá trình hu¿n luyán Cuái cùng, YOLOv8 sċ dăng ph°¢ng pháp gán mÅu Task-Aligned Assigner thay cho ph°¢ng pháp dāa trên IOU hoÁc phân phái tỷ lá đ¢n lẻ, giúp cÁi thián hiáu quÁ viác gán các háp thāc tÁ vãi các háp dā đoán, tĉ đó nâng cao hiáu su¿t tổng thÅ

Nhÿng cÁi tiÁn này giúp YOLOv8 trç nên m¿nh m¿ h¢n, hiáu quÁ h¢n và chính xác h¢n trong các nhiám vă phát hián đái t°āng so vãi các phiên bÁn tr°ãc

2.4 GIAO THĄC TRUYÀN THÔNG UART

UART, hay Bá thu/phát không đãng bá, là mát giao thćc truyÃn thông nái tiÁp đ°āc sċ dăng đÅ giao tiÁp giÿa các thiÁt bá UART là mát phÁn cćng tích hāp trong các vi điÃu khiÅn hoÁc các thiÁt bá truyÃn thông nái tiÁp khác, và nó cho phép truyÃn và nhÇn dÿ liáu nái tiÁp mát cách đ¢n giÁn và hiáu quÁ

ít quan trọng nh¿t (LSB) đÁn bit quan trọng nh¿t (MSB)

đồ án

19  TiÁp theo là bit parity (nÁu đ°āc sċ dăng) đÅ kiÅm tra lßi  Cuái cùng, mát hoÁc hai bit stop đ°āc thêm vào đÅ báo hiáu kÁt thúc

cąa frame [11]

Nh¿n dÿ lißu:

 UART nhÇn dÿ liáu nái tiÁp tĉ kênh truyÃn thông  Bá thu xác đánh bit start đÅ đãng bá hóa vãi dÿ liáu đÁn  Sau khi nhÇn các bit dÿ liáu, UART kiÅm tra lßi bằng bit parity (nÁu

đ°āc sċ dăng)  Các bit stop báo hiáu kÁt thúc cąa frame, và dÿ liáu đ°āc chuyÅn đổi

trç l¿i d¿ng song song và gċi đÁn CPU

2.4.2 C ¿u trúc Frame UART

C¿u trúc cąa mát frame Uart đ°āc chia làm bán phÁn nh° hình 2.11

Hình 2 11: C¿u trúc frame Uart  Bit Start (1 bit): BÉt đÁu cąa frame, luôn ç mćc logic th¿p (0)  Bits Dÿ liáu (5-9 bits): Thông tin dÿ liáu chính

 Bit Parity (1 bit, tùy chọn): Dùng đÅ phát hián lßi  Bit Stop (1-2 bits): KÁt thúc cąa frame, luôn ç mćc logic cao (1)

2.5 HÞ ĐIÀU HÀNH THâI GIAN THĀC (RTOS)

Há điÃu hành thåi gian thāc (Real-time Operating System - RTOS) đ°āc thiÁt kÁ đÅ sċ dăng trong các ćng dăng nhúng và yêu cÁu xċ lý dÿ liáu cũng nh° sā kián theo thåi gian thāc Nguyên tÉc ho¿t đáng cąa RTOS tÇp trung vào viác cung c¿p phÁn hãi káp thåi và có thÅ dā đoán đ°āc đái vãi các sā kián và nhiám vă [12]

đồ án

20 Hình 2 12: Nguyên tÉc ho¿t đáng cąa RTOS D°ãi đây là mát sá điÅm că thÅ:

QuÁn lý tác vă: RTOS phân chia ćng dăng thành các tác vă nhß h¢n, mßi tác vă đ¿i dián cho mát chćc nng hoÁc ho¿t đáng că thÅ ĐiÃu này giúp tổ chćc và quÁn lý công viác mát cách hiáu quÁ

LÇp lách dāa trên mćc đá °u tiên: RTOS sċ dăng lÇp lách dāa trên mćc đá °u tiên đÅ đÁm bÁo rằng các tác vă có mćc đá °u tiên cao h¢n đ°āc °u tiên h¢n trong viác thāc thi, đáp ćng các yêu cÁu và thåi gian cąa các nhiám vă quan trọng

ChuyÅn đổi ngÿ cÁnh: RTOS có khÁ nng nhanh chóng chuyÅn đổi giÿa các tác vă trong khi vÅn duy trì tr¿ng thái thāc thi cąa chúng ĐiÃu này giúp há tháng phÁn ćng káp thåi vãi các sā kián và có khÁ nng đa nhiám

Xċ lý ngÉt: RTOS có thÅ xċ lý hiáu quÁ các ngÉt phÁn cćng đ°āc kích ho¿t bçi các sā kián bên ngoài Khi có ngÉt xÁy ra, RTOS có thÅ t¿m dĉng tác vă hián đang ch¿y, thāc hián quy trình dách vă ngÉt và sau đó tiÁp tăc tác vă bá gián đo¿n Timer và Clock: RTOS sċ dăng bá hẹn giå và đãng hã đÅ quÁn lý các khía c¿nh thåi gian cąa các tác vă và sā kián, cho phép thāc hián đánh kỳ các nhiám vă và đãng bá hóa các ho¿t đáng trong há tháng

Giao tiÁp giÿa các tác vă: RTOS t¿o điÃu kián cho giao tiÁp giÿa các tác vă, cho phép chúng trao đổi dÿ liáu và đãng bá hóa hành đáng cąa chúng

đồ án

21 QuÁn lý tài nguyên: RTOS cung c¿p các c¢ chÁ quÁn lý tài nguyên dùng chung, chẳng h¿n nh° bá nhã, thiÁt bá I/O và các kênh liên l¿c đÅ tránh xung đát và đÁm bÁo đãng bá hóa phù hāp

Hành vi xác đánh: RTOS cung c¿p hành vi xác đánh, ngh*a là các tác vă đ°āc thāc thi trong giãi h¿n thåi gian đã biÁt và thåi gian phÁn hãi đái vãi các sā kián có thÅ dā đoán đ°āc

Nhÿng nguyên tÉc và tính nng này làm nÃn tÁng cho viác triÅn khai các ćng dăng nhúng phćc t¿p và yêu cÁu đá chính xác và đáng tin cÇy cao

2.6 GIAO THĄC TRUYÀN THÔNG MQTT

MQTT, viÁt tÉt cąa Message Queuing Telemetry Transport, là mát giao thćc kÁt nái máy tính cho các thiÁt bá trong m¿ng IoT MQTT cho phép các thiÁt bá trong m¿ng kÁt nái và truyÃn tÁi thông tin vãi nhau mát cách dß dàng, thông qua hình thćc publish-subscribe và c¢ chÁ truyÃn thông nhẹ ĐiÃu này làm cho MQTT trç nên r¿t hÿu ích trong nhiÃu tình huáng, bao gãm các môi tr°ång không ngĉng cũng nh° trong giao tiÁp giÿa các thiÁt bá trong m¿ng IoT

MQTT có nhÿng đÁc tính riêng biát, khó tìm th¿y trong các giao thćc khác Mát sá đÁc điÅm cąa MQTT bao gãm:

 Là giao thćc kÁt nái máy tính cho các thiÁt bá trong m¿ng IoT  Đ°āc thiÁt kÁ vãi hình thćc truyÃn thông đ¢n giÁn và nhẹ, sċ dăng c¢

chÁ xu¿t bÁn-đng ký đÅ trao đổi thông tin giÿa client và server  Không yêu cÁu client và server phÁi thiÁt lÇp kÁt nái cùng lúc  Cung c¿p tác đá truyÃn dÿ liáu nhanh, t°¢ng tā nh°

WhatsApp/Messenger  Cho phép client đng ký theo các topic că thÅ đÅ nhÇn thông tin mà họ

đang quan tâm

đồ án

22 Hình 2 13: C¢ chÁ ho¿t đáng cąa giao thćc MQTT Mát Client kÁt nái vãi Broker Lúc này, Client có thÅ gċi các thông điáp (publish) tãi mát hoÁc nhiÃu chą đà (Topic) că thÅ Các chą đà đà cÇp đÁn các tĉ khóa mà Broker sċ dăng đÅ lọc các thông điáp cho các Client Các chą đà đ°āc tổ chćc theo c¿p bÇc, t°¢ng tā nh° đ°ång dÅn đÁn táp hoÁc th° măc Khi Broker nhÇn đ°āc mát thông điáp, nó s¿ chuyÅn thông điáp đó tãi các Client đng ký (subscribe) vào các chą đà mà nó quan tâm ĐiÃu này giúp đÁm bÁo rằng các thông điáp chß đ°āc gċi tãi các Client mà thāc sā cÁn nhÇn thông điáp đó

đồ án

Há tháng đ°āc thiÁt kÁ đÅ đáp ćng nhÿng yêu cÁu sau:  Dÿ liáu thu thÇp đ°āc tĉ camera cÁn chính xác và xċ lý nhanh chóng,

viác nhÇn dián cÁn ổn đánh và đáng tin cÇy trong nhiÃu điÃu kián thåi tiÁt và môi tr°ång lái xe CÁnh báo chính xác các tr¿ng thái buãn ngą và ngą gÇt cąa tài xÁ, đãng thåi đÁm bÁo đá trß cąa viác nhÇn dián ít h¢n 1 giây  ThiÁt kÁ phÁn cćng có thÅ thu thÇp các thông sá nh° GPS, gia tác mát

cách tin cÇy, nhanh chóng, tĉ đó khai thác đÅ giám sát ph°¢ng tián giao thông và truyÃn dÿ liáu lên c¢ sç dÿ liáu Há tháng cÁn có khÁ nng l°u trÿ dÿ liáu mát cách an toàn và có thÅ truy xu¿t đÅ phăc vă cho viác phân tích và báo cáo sau này

 ThiÁt kÁ Front-end vãi giao dián Responsive Web, kÁt nái vãi c¢ sç dÿ liáu đÅ ng°åi dùng có thÅ theo dõi các cÁnh báo và các thông sá đã thu thÇp tĉ phÁn cćng ĐÁm bÁo các thông sá đ°āc cÇp nhÇt đÅ quan sát liên tăc và đá trß th¿p

đồ án

24

3.2 ĐẶC TÀ HÞ THÞNG 3.2.1 Chąc năng căa hß thßng

Dāa vào nhÿng yêu cÁu há tháng thì nhóm chúng tôi đã thiÁt kÁ và xây dāng há tháng gãm nhÿng chćc nng nh° sau:

 Há tháng có thÅ đ°a ra cÁnh báo tĉ chuông và đèn hiáu đÅ cÁnh báo tài xÁ khi phát hián tr¿ng thái buãn ngą, ngą gÇt Các cÁnh báo nh° tin nhÉn, gọi đián s¿ thāc thi trāc tiÁp đÁn thiÁt bá cąa ng°åi theo dõi

 Há tháng có thÅ thu thÇp dÿ liáu tĉ GPS, cÁm biÁn gia tác đÅ tính toán nhằm măc đích giám sát ph°¢ng tián, că thÅ có thÅ biÁt đ°āc vá trí hián t¿i, hành trình di chuyÅn, vÇn tác và phát hián đ°āc va ch¿m cąa xe  Website cąa há tháng có chćc nng đng nhÇp, đng xu¿t dāa trên tài

khoÁn đ°āc c¿p Ng°åi dùng có thÅ theo dõi các cÁnh báo, thông sá tĉ Website, có thÅ điÃu chßnh các thông sá đÅ phÁn cćng thāc thi

3.2.2 Mô hình tổng quát căa hß thßng

Dāa trên nhÿng yêu cÁu há tháng, nhóm đã thiÁt kÁ đ°āc mô hình tổng thÅ cąa toàn bá há tháng nh° sau:

Hình 3 1: Mô hình tổng quát há tháng

đồ án

25  Khái Device: Khái Device là phÁn cćng đ°āc cài đÁt trāc tiÁp trên

ph°¢ng tián cÁn đ°āc theo dõi PhÁn cćng có chćc nng giám sát ngą g¿t và tích hāp các module cÁm biÁn và thu thâp dÿ liáu tĉ các cÁm biÁn đó  Khái Server: Khái này bao gãm các thành phÁn chính nh° MQTT Broker

– thāc hián giao tiÁp truyÃn nhÇn dÿ liáu vãi thiÁt bá; Database nhằm l°u trÿ c¢ sç dÿ liáu;

 Khái User Application: Khái này bao gãm Website, có tác dăng cung c¿p cho ng°åi dùng thông sá vá trí cąa thiÁt bá gÉn trên xe d°ãi d¿ng vá trí trên bÁn đã vào thåi điÅm tuỳ chọn Bên c¿nh đó, còn hiÅn thá các thông sá sau tính toán, cÁnh báo thåi gian thāc và xem lách sċ các cÁnh báo Nó đóng vai trò quan trọng trong viác cung c¿p giao dián trāc quan và dß sċ dăng cho ng°åi dùng cuái trong há tháng IoT, giúp họ sċ dăng các tính nng và tián ích mà há tháng cung c¿p

 PhÁn giám sát ph°¢ng tián: ESP đóng vài trò làm MCU đÅ đọc các giá trá thu đ°āc tĉ cÁm biÁn đánh vá Neo-6M GPS, phân tích gói tin NMEA, tĉ đó trích xu¿t các giá trá nh° kinh đá, v* đá,vÇn tác và vãi cÁm biÁn gia tác ADXL345 s¿ thāc hián tính toán đá lãn cąa gia tác và cÁnh báo qua buzzer khi các giá trá v°āt ng°ÿng

 Dÿ liáu s¿ đ°āc tĉ ESP32 gċi lên AWS IoT Core, nó đóng vai trò làm MQTT BROKER qua giao thćc MQTT Dÿ liáu sau đó chuyÅn đÁn AWS Lambda Function đÅ xċ lý và l°u dÿ liáu vào Database (Dynamo DB)

đồ án