Nghiên cứu và xây dựng phần mềm xác định trạng thái đi xe máy sử dụng thuật toán học máy véc tơ và cảm biến tích hợp trên điện thoại

LỜI NÓI ĐẦU “Hội nghị Quốc gia Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin” (The National Conference on Electronics, Communications and Information Technology, viết tắt REV-ECIT) Hội nghị khoa học Hội Vô tuyến - Điện tử Việt Nam (REV) tổ chức hàng năm Từ năm 1990 đến nay, Hội nghị REV-ECIT trở thành diễn đàn lớn để cơng bố trình bày báo cáo khoa học giới khoa học ngành Điện tử - Viễn thông nước Hội nghị REV-ECIT 2019 tổ chức với chủ đề “Phát triển công nghệ thông tin di động 5G ứng dụng” nhận 66 báo cáo khoa học từ Viện, Trường Tổ chức nghiên cứu khoa học 54 báo cáo chấp nhận, 22 báo cáo trình bày tiểu ban là: tiểu ban Truyền thông Vô tuyến; tiểu ban Kỹ thuật điện tử; tiểu ban Công nghệ thông tin mạng; tiểu ban xử lý tiến hiệu; 32 báo cáo trình bày poster Cùng với Tiểu ban báo cáo khoa học, Hội Vô tuyến - Điện tử Việt Nam phối hợp với Cục tần số Vô tuyến điện, Bộ Thông tin Truyền thông tổ chức thêm phiên diễn đàn cấp cao phát triển thông tin di động 5G ứng dụng: Tương lai 5G; Sự sẵn sàng thương mại thiết bị 5G; Phát triển ứng dụng tảng di động băng rộng 5G; Sự sẵn sàng VNPT để triển khai 5G Việt Nam; Thực tế bước đầu triển khai 5G Việt Nam; Việc chuẩn bị tần số cho 5G Việt Nam… lãnh đạo Cục Tần số vơ tuyến điện, đại diện tập đồn, công ty công nghệ lớn Việt Nam giới trình bày Bên lề Hội nghị REV-ECIT 2019 Ban tổ chức phối hợp với doanh nghiệp tổ chức triển lãm trưng bày số sản phẩm tiểu biểu lĩnh vực có liên quan doanh nghiệp nước nghiên cứu phát triển Ban Tổ chức trân trọng giới thiệu “Kỷ yếu Hội nghi Quốc gia lần thứ XXII Điện tử, Truyền thông Công nghệ thông tin REV-ECIT 2019” BAN TỔ CHỨC REV-ECIT 2019 MỤC LỤC Nghiên Cứu Và Xây Dựng Phần Mềm Xác Định Trạng Thái Đi Xe Máy Sử Dụng Thuật Toán Học Máy Véc-Tơ Và Cảm Biến Tích HợpTrên Điện Thoại -1 Các ứng dụng tiềm 5G: Quan điểm nhận thức bên liên quan Việt Nam -6 UIT-ODSMS: Hệ thống quản lý hỗ trợ hiến nhận mô tạng sử dụng công nghệ Blockchain 13 Nghiên cứu, xây dựng phần mềm nâng cao độ xác đo kiểm đánh giá KPI mạng vô tuyến -19 Phát Hiện Trong Mạng Radar Nhiều Vị Trí Xử Lý Phân Tán Khi Quyết Định Từ Các Đài Thành Phần Tương Quan 24 Phát Trojan phần cứng sử dụng kỹ thuật phân tích đặc tính độ trễ đường truyền tín hiệu -29 Thiết kế chế tạo cân cân ứng dụng sản xuất chế phẩm máu ứng dụng Viện huyết học truyền máu trung ương 34 Ứng Dụng Của Học Máy Trong Lĩnh Vực Dự Báo: So Sánh Hiệu Quả Của Mơ Hình Dự Báo Truyền Thống ARIMA Và Mơ Hình Dự Báo Sử Dụng Mạng Nơ Ron NNAR 38 Thiết Kế Hệ Thống Nhận Diện Cử Chỉ Tay Trên Ảnh Nhiệt Sử Dụng Mơ Hình VGG16 SVM -43 Cải thiện độ xác hệ thống định vị nhà PDR sử dụng mã QR 48 Định vị robot dùng đồ tín hiệu WiFi 53 Nghiên cứu xây dựng hệ thống kiểm tra mạng ổn định trở kháng đường dây nguồn sử dụng phép thử nghiệm tương thích điện từ trường thuộc tiêu chuẩn quân MIL-STD 461 -58 Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo thiết bị thử nghiệm kín nước dụng cho nhóm trang thiết bị kèm người nhái 68 Giám Sát Định Vị, Bản Đồ Hóa Và Điều Hướng Cho Robot Tự Hành Đa Hướng Sủ Dụng Hệ Điều Hành Lập Trình ROS -74 Copulas Gauss cho Bài Toán Xác Định Độ Tương Quan Ứng Dụng Đối Sánh Vector Đặc Trưng 79 Thiết Kế Mạng Tiếp Điện Song Hành Cho Mảng Anten Tuyến Tính Có u Cầu Đặt Dải Rộng Các Điểm Không Trên Giản Đồ Bức Xạ 85 Đề xuất giải pháp chống công blackhole xem xét cân lượng cho mạng WSNs 90 Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Trong Nhà Máy Giấy Sử Dụng Mạng Truyền Thông CC-link -85 Ăng-ten mảng khe phân cực tròn sử dụng cấu trúc tiếp điện hốc cộng hưởng SIW hoạt động băng tần 28 GHz cho ứng dụng 5G -100 Phân Tích Hiệu Năng Mạng Chuyển Tiếp Đa Chặng Sử Dụng NOMA Dưới Sự Ảnh Hưởng Của Giao thoa Đồng Kênh Và Khiếm Khuyết Phần Cứng -106 Concept Ăng ten cho hệ thống vô tuyến khả tri sử dụng tụ điện biến dung dựa lớp điện môi mỏng BST 112 Đề xuất giao thức mã hóa giả xác suất chối từ sử dụng mã hóa Vernam kết hợp thuật toán ElGamal -122 Thu thập Chỉ Số Nước Tiêu Thụ Tự động Ứng Dụng Công Nghệ Bluetooth Beacon -127 Anten đa băng tái cấu hình theo tần số cho ứng dụng WSN/Wi-Fi/WIMAX/LTE/5G thiết bị đầu cuối IoT -132 Hệ Thống Phát Hiện Và Nhận Diện Mặt Người Sử Dụng Mơ Hình SQUEEZENET Và SSD -138 Điều khiển ổn định robot di động đa hướng 144 Nghiên Cứu Các Phương Thức Xử Lý Tín Hiệu Trong Hệ Thống Giám Sát MLAT -150 Đánh Giá Hiệu Năng Xác Suất Dừng Mạng Thông Tin Vệ Tinh Chuyển Tiếp Hai Chiều Sử Dụng M Fountain -152 Phân tích liệu số chiều lớn số phương pháp học máy 157 Giải pháp nâng cao hiệu hệ thống mã hóa, giải mã tiếng nói dựa tính chất thưa liệu tiếng nói miền thời gian 163 Giải Pháp Nguồn Năng Lượng Mặt Trời Cho Hệ Thống Aquaponics Trên Nền Tảng Đám Mây -167 Thiết Kế Nút Di Động Không Dây Đa Giao Tiếp Vô Tuyến Trong Mô Phỏng Mạng Ad hoc -172 Thuật Toán Song Song Khai Thác Tập Sinh Tối Thiểu Tập Phổ Biến Đóng 176 Xây dựng hệ thống phân loại sản phẩm sử dụng robot cộng TÁC YUMI -182 Đề xuất thuật toán nhận dạng chữ số viết tay sử dụng mạng CNN -188 Khai thác liệu nhằm phát vết nứt đường ống nhà máy điện nguyên tử -194 Thiết Kế Bộ Lựa Chọn Dải Tần Số Cho VCO Dải Rộng -199 Phát Trojan phần cứng phương pháp phân tích kênh bên sử dụng kỹ thuật học máy -203 Phân tích, Đánh giá Hiệu Mã hóa Video với Chuẩn H.265/HEVC -208 Một Phương Pháp Giải Bài Tốn Chia Sẻ Bí Mật 213 Thiết kế anten mảng pha hoạt động băng tần X cho ứng dụng kiểm định chất lượng hệ thống Radar -217 Nâng Cao Chất Lượng Hệ Thống Truyền Dẫn Quang Sử Dụng Bộ Liên Hợp Pha Quang OPC Cho Tín Hiệu DP-QPSK Và DP-16QAM -222 Đề xuất anten nhỏ sử dụng chấn tử đơn cực xoắn cầu cho hệ thống nội soi viên nang không dây -228 Một giải pháp phối hợp trở kháng cho anten xoắn kích thước nhỏ -232 Nghiên cứu tính tương quan khơng gian cho mơ hình kênh MIMO cỡ lớn -236 Mơ hình hóa phân tích hiệu cho mạng cảm biến không dây hoạt động dựa lượng thu thập -241 Phân Tích Hiệu Năng Mạng Khuếch Đại Chuyển Tiếp Đa Chặng Dưới Sự Ảnh Hưởng Chung Của Nhiễu Đồng Kênh Và Nhiễu Phần Cứng -247 Mạng Nơron tích chập Resnet50: Ứng dụng nhận dạng khn mặt người hiệu điều kiện môi trường phức tạp 253 Ứng dụng Mạng Nơron chập phân tầng nhiều lớp mơ hình Facenet phát nhận dạng khuôn mặt người -259 Nghiên cứu phương pháp giấu tin âm sử dụng mặt lạ tần số biến đổi Fouties rời rạc phương pháp tối ưu hóa bày đàn PSO -265 Xây dựng hệ thống giám sát thiết bị điện ứng dụng truyền thơng Zigbee mơ hình điện toán sương mù 271 Thiết bị datalogger thu thập, điều khiển truyền liệu tự động -277 Xác suất dừng hệ thống FD-NOMA với nút chuyển tiếp sử dụng công nghệ thu thập lượng 283 Phân biệt nguyên âm dài ngắn tiếng Việt sử dụng tham số “giả tần số formant” SSCF -289 Nghiên Cứu Và Xây Dựng Phần Mềm Xác Định Trạng Thái Đi Xe Máy Sử Dụng Thuật Toán Học Máy Véc-Tơ Và Cảm Biến Tích HợpTrên Điện Thoại Nguyễn Thị Thu ,Trần Đức Tân2 Trường Đại Học Công nghiệp Hà Nội Trường Đại Học Phenikaa Email: thunt@haui.edu.vn, tan.tranduc@phenikaa-uni.edu.vn thường với im lặng cách tự động mà phải điều chỉnh tay, điều không thực thuận tiện với người dùng trường hợp họ dừng xe, điện thoại trạng thái im lặng họ bỏ lỡ gọi quan trọng Ngồi ra, S-bike thiếu số tính quan trọng, tính hữu ích phù hợp với điều kiện giao thông Việt Nam cảnh báo vượt tốc độ đặt trước hay dịch vụ liên lạc cứu hộ khẩn cấp xảy tai nạn Hơn S-bike có mặt số dòng điện thoại cao cấp SamSung, điện thoại chạy hệ điều hành Android nhà sản xuất khác cài đặt sử dụng sản phẩm Tóm tắt — Ở Việt Nam, việc cấm sử dụng điện thoại lái xe có hiệu lực từ lâu Tuy nhiên, tình trạng sử dụng điện thoại lúc lái xe trở nên phổ biến gây nhiều nguy hiểm cho người tham gia giao thông Cùng với việc gia tăng không ngừng điện thoại thông minh, sử dụng điện thoại lúc lái xe thói quen xấu nguyên nhân dẫn đến va chạm tai nạn giao thông Việt Nam MotorSafe, phần mềm điện thoại triển khai thực tế giải pháp cho vấn đề Từ liệu gia tốc thu thông qua cảm biến tích hợp sẵn điện thoại, chúng tơi đề xuất thuật toán cho phép thiết bị nhận dạng hành vi “đang xe” người tham gia giao thông Các tác vụ cần thiết cung cấp giúp người xe máy tập trung vào việc lái xe thay hành vi khơng cần thiết Chất lượng thuật tốn đánh giá thơng qua độ xác trung bình đạt tới 92% Dựa hạn chế báo hướng nghiên cứu đề xuất xây dựng phần mềm cài đặt tất điện thoại thông minh chạy hệ điều hành Android để cải thiện an toàn cho người xe máy, phần mềm có tên Motorsafe Phần mềm tự động nhận dạng trạng thái “đang xe” người xe máy, tự động chuyển đổi trạng thái sang im lặng trở lại trạng thái bình thường nhận dạng người dùng khơng cịn xe Ngồi phần mềm bổ sung số tính mà sản phẩm tương tự hành thị trường khơng có linh hoạt nhận gọi, cảnh báo vượt tốc độ đặt trước hay dịch vụ liên lạc khẩn cấp xảy tai nạn Từ khóa- xe máy; học máy; gia tốc I GIỚI THIỆU Theo thống kê cục Cảnh sát giao thông đường tháng 10 năm 2017, Việt Nam có khoảng 60 triệu xe máy lưu hành, chiếm 93% phương tiện giao thông đường loại, số lượng tai nạn giao thông liên quan đến xe máy chiếm 70.18% số lượng tai nạn giao thông đường bộ, năm, số lượng người chết tai nạn giao thơng xe máy lên đến hàng nghìn người vấn đề nhức nhối giao thông Việt Nam [1], [2] Những nguyên nhân dẫn đến hậu nhận thức, ý thức tham gia giao thông người dân, vấn đề sử dụng rượu bia tham gia giao thơng, đặc biệt, có đến 6%8% nạn nhân vụ tai nạn giao thông thừa nhận nguyên nhân dẫn đến vụ tai nạn họ sử dụng điện thoại tham gia giao thông Vấn đề quan trọng việc dựng phần mềm để nhận dạng xác trạng thái “đang xe” người dùng Để tăng tính xác việc nhận dạng, từ liệu cảm biến gia tốc trang bị sẵn điện thoại thông minh nay, sau tiền xử lý, thuật toán học máy vector (SVM: Support Vector Machine) sử dụng để phân loại, chia lớp liệu thành hai trạng thái “đang xe” “khơng xe”, qua sở để phát triển tính khác phần mềm Việc sử dụng điện thoại điều khiển xe máy trở thành nguyên nhân dẫn đến va chạm tai nạn giao thông Việt Nam [3] Nó khiến người điều khiển xe máy bị tập trung, hạn chế khả quan sát điều khiển tốc độ tai nạn xảy lúc Trong năm gần đây, để giảm số lượng vụ tai nạn giao thông liên quan đến sử dụng điện thoại xe máy, nhiều giải pháp đề xuất Gần nhất, Samsung mắt phần mềm S-bike dòng điện thoại Galaxy J nhằm hỗ trợ tăng cường an toàn cho người xe máy Tuy nhiên, hiệu phần mềm chưa cao phần mềm có nhiều hạn chế kể đến khơng thể tự động chuyển trạng thái bình Đề xuất chúng tơi góp phần mở hướng nghiên cứu thực tế giải tốn nâng cao độ xác việc nhận dạng hành vi xe, giải nhược điểm phần mềm sử dụng Những đóng góp chúng tơi báo tóm tắt sau: Đề xuất phần mềm xác định trạng thái xe máy sử dụng thuật tốn học máy véc-tơ cảm biến tích hợp sẵn điện thoại giải vấn đề động nhận dạng trạng thái “đang xe” người xe máy Phần mềm cho phép bổ sung số tính mà sản phẩm tương tự hành thị trường khơng có linh hoạt nhận gọi, cảnh báo vượt tốc độ đặt trước hay dịch vụ liên lạc khẩn cấp xảy tai nạn Bài báo có cấu trúc gồm phần Sau phần mở đầu, trình bày mơ hình thiết kế thực thi hệ thống mục II Các kết đánh giá hiệu phần mềm đề xuất phân tích mục III Cuối kết luận đề xuất hướng nghiên cứu rút mục IV Lấy liệu Ax, Ay, Az Nhận dạng hành vi vector hỗ trợ Dự đoán tai nạn xảy Sai Đúng Đúng Đang xe Chuyển sang trạng thái im lặng Sai Xác nhận tai nạn từ người dùng Chuyển sang trạng thái thông thường Sai Đúng Lấy tọa độ GPS II THIẾT KẾ, THỰC THI HỆ THỐNG Có gọi đến Chúng tơi xét hệ thống phần mềm xác định trạng thái xe máy sử dụng thuật tốn học máy véc-tơ cảm biến tích hợp sẵn điện thoại có sơ đồ nguyên lý hoạt động Hình Sơ đồ chia thành hai nhánh song song tương ứng với hai tác vụ hệ thống nhận dạng trạng thái “đang xe” dự đoán tai nạn Trên nhánh thứ nhất, trường hợp trạng thái “đang xe” phát hiện, điện thoại chuyển tự động từ trạng thái bình thường sang im lặng rung đổ chuông với gọi từ danh sách quan trọng (VIP) số gọi từ số điện thoại lớn lần vịng phút Trong trường hợp khác, gọi đến bị từ chối điện thoại người dùng gửi lại người gọi mẫu tin nhắn “tôi xe” Trong nhánh thứ hai, trường hợp người dùng dự đoán gặp tai nạn, hệ thống xác nhận sau gửi tin nhắn cảnh báo kèm theo tọa độ người dùng thời gian thực đến người thân trung tâm cứu hộ kịp thời Phần mềm hoạt động qua giai đoạn sau: Đúng Thuộc danh sách Vip ? Gửi tin nhắn thông báo tai nạn kèm theo tọa độ GPS tới bệnh viện người thân Sai Số đếm +=1 Đúng Rung đổ chuông Số đếm >3 Trong phút Sai Từ chối tin nhắn Hình Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động hệ thống phần mềm output n output n 1 input n (1) đó: : dược định nghĩa theo công thức: dt / timeconstant dt Timeconstant : độ dài khung tín hiệu mà lọc xử lý dt : chu kỳ lấy mẫu Trong nghiên cứu này, sử dụng lọc thông thấp với hệ số alpha 0.1, Timeconstant 0.18 Sau cho tín hiệu gốc qua lọc thông thấp, thành phần gia tốc động bị trích bỏ hệ thống thu thành phần gia tốc tĩnh Hình Tiền xử lý liệu Trong tốn xử lý tín hiệu, tiền xử lý liệu đóng vai trị quan trọng định đến hiệu thuật toán xử lý tín hiệu áp dụng Trong hệ thống đề xuất, liệu gia tốc cảm biến lấy mẫu với tần số 50Hz Trên thực tế, liệu lấy mẫu bao gồm hai thành phần gia tốc động gia tốc tĩnh Thành phần gia tốc tĩnh tạo trọng lực trái đất thành phần gia tốc thay đổi thành phần gia tốc động phụ thuộc vào chuyển động cảm biến thể chuyển động với lượng cao hay thấp điện thoại Trong nghiên cứu này, lọc thông thấp sử dụng để phân biệt hai thành phần gia tốc cách tương đối Hệ điều hành Android cho phép nhà phát triển dễ dàng thực thi lọc thông thấp thông qua thư viện Fsensor [6] Cụ thể đây, hệ thống thực thi lọc thông thấp IIR với mối quan hệ đầu vào đầu biểu diễn theo cơng thức Hình Tín hiệu trước (a) sau lọc (b) Từ thành phần gia tốc động tính tốn thơng qua chênh lệch tín hiệu gốc tín hiệu qua lọc: DBAit với i X ,Y , Z : Ait x i t y i t (2) việc phân lớp trạng thái người dùng [4,5] Mơ hình thực Hình Ai : Thành phần gia tốc động theo trục i ; y i : Gia tốc tĩnh theo trục i thu qua lọc; x i : Gia tốc gốc theo trục i Tiếp đến, giá trị véc-tơ gia tốc động tính tốn thơng qua gia tốc động: VeDBA AX2 AY2 AZ2 (3) (4) SCAY AY Phân lớp liệu với thuật toán véc-tơ hỗ trợ Trong tốn học máy nói chung thuật tốn học máy véc-tơ hỗ trợ nói riêng, q trình đào tạo, huấn luyện liệu bước quan trọng, định tới độ xác việc phân lớp liệu hay nói cách khác, mơ hình huấn luyện quy trình với tập liệu điển hình mang lại độ xác cao “sự thơng minh” cần thiết cho tính hệ thống Như đề cập, thông qua cảm biến gia tốc, liệu thô bao gồm gia tốc ba trục X , Y , Z lấy mẫu với tần số 50Hz Sau tiền xử lý tương tự đề cập trên, liệu thu bao gồm thông tin giá trị VeDBA , SCAY Tuy nhiên, việc huấn luyện, tính tốn hay phân biệt trạng thái đối tượng tương ứng với cặp giá trị VeDBA , SCAY với 50 lần giây không thực cần thiết, hệ thống đề xuất huấn luyện với liệu VeDBAs tổng giá trị Hình Q trình xử lí liệu huấn luyện VeDBA tương ứng phút (tức 50 điểm VeDBA ), tương tự giá trị SCAYs qua thiết lập điểm (node) liệu hai đặc tính Việc sử dụng thêm đặc tính đầu vào giúp cải thiện độ xác việc phân hoạch hệ thống, nhiên điều khiến hệ thống tính tốn chậm hơn, ảnh hưởng tốc độ làm việc phần mềm Bước tiếp theo, điểm liệu có sẵn kèm theo nhãn phân lớp chia thành hai phần tương đương liệu huấn luyện liệu kiểm tra Quá trình huấn luyện liệu sử dụng véc-tơ hỗ trợ hàm nhân Gaussian mơ tả Hình Trong huấn luyện mơ hình phân lớp tối ưu, cụ thể việc sử dụng hàm nhân cho thuật toán học máy véc-tơ hỗ trợ, việc đánh giá độ xác phân lớp quan trọng, cho phép dự đốn độ xác kết phân lớp liệu tương lai tìm cặp giá trị C , tối ưu cho hệ thống Trong nhánh thứ sơ đồ, liệu đào tạo đánh giá độ xác cách tiến hành kiểm chứng chéo [7] (CV: Cross-Validation) Hình 5, k-fold, kiểm chứng chéo k-fold sử dụng để đo lỗi thành phần lỗi tổng quát phân loại cho số lượng hạn chế liệu thu thập Cụ thể hơn, kiểm chứng chéo k-fold, liệu đầu vào chia thành k tập liệu không giao có kích thước xấp xỉ Mỗi lần (trong số k lần) lặp, tập dùng để làm tập kiểm thử k-1 tập cịn lại dùng làm tập huấn luyện Sau đó, k giá trị lỗi thu thập để tính giá trị lỗi trung bình tỉ lệ xác tổng thể cao với cặp giá trị C , tối ưu Trong tốn này, vai trị kiểm chứng chéo tìm cặp giá trị C , tối ưu cho hệ thống, sau lần huấn luyện kiểm thử dãi giá trị C ξ cho trước Giá trị C ξ tối ưu tương ứng với giá trị làm cho lỗi trung bình nhỏ hay độ xác tổng thể cao tìm Trong ứng dụng này, giá trị k-fold lấy Giá trị độ xác tổng thể lớn xác định 96%, cặp Hình Dữ liệu huấn luyện Trên thực tế, liệu từ cảm biến gia tốc khơng tách biệt tuyến tính hay gần tách biệt tuyến tính Hình 3, việc sử dụng thuật toán véc-tơ hỗ trợ với phân lề cứng hay phân lề mềm không mang lại nhiều hiệu cho việc phân lớp hành vi tốn Vì vậy, thuật tốn véc-tơ hỗ trợ sử dụng hàm nhân cụ thể hàm Gaussian sử dụng cho gian giây Hoạt động việc nhận dạng mơ tả Hình Trong khoảng thời gian giây liên tiếp, trạng thái chiếm đa số chọn trạng thái định, điều giúp hệ thống giải triệt để số thành phần nhiễu không mong muốn, tăng tính xác ổn định cho phần mềm Vì vậy, sau giây, phần mềm cập nhật trạng thái lần Với tính dự đốn tai nạn thực tế cho thấy, tính nhận dạng tai nạn từ thông tin cảm biến gia tốc áp dụng phổ biến, đặc biệt ô tơ Khi có tai nạn va chạm mạnh xảy ra, gia tốc giảm đột ngột, ứng dụng này, phầm mềm dự đốn tình tai nạn thông qua gia tốc giá trị tốt C , tương ứng (0.125, 4.8828 x e-4) Hình Thơng qua q trình kiểm chứng chéo, tốn xác định hai thơng số C Các giá trị nói nạp vào mơ hình huấn luyện với liệu huấn luyện gốc để xác định thơng số cịn lại mơ hình huấn luyện hệ thống Acc Ax2 Ay2 Az2 Acc đạt giá trị 2G (G=9.8 m/s2) [8] Để tăng tính xác việc dự đốn, phầm mềm kiểm tra xem liệu Acc đạt ngưỡng 2G, lúc người dùng có xe hay không, việc nhằm tránh nhầm lẫn với tình gây gia tốc giảm khác rơi điện thoại, va đập … Hình Kiểm chứng chéo Quá trình huấn luyện thơng qua hàm SVMtrain Matlab tiến hành với đầu vào toàn tập liệu huấn luyện nhãn tương ứng với giá trị C , biết Sau huấn luyện, mô hình thu chứa thơng tin số lớp phân hoạch, số véc-tơ hỗ trợ, hệ số w giá trị b để xây dựng hàm định Thơng qua q trình huấn luyện trên, thơng số mơ hình thu sử dụng để xây dựng hàm định trạng thái Hình Quyết định trạng thái Như vậy, chúng tơi phân tích bước thực thuật tốn đề xuất, với tính ưu việt thuật tốn mở hướng ứng dụng tốt cho việc triển khai giải pháp an toàn cho người xe máy phương tiện khác III KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Để làm rõ hiệu giải pháp đề xuất phần mềm xác định trạng thái xe máy sử dụng thuật tốn học máy véc-tơ cảm biến tích hợp sẵn điện thoại thông qua liệu thô từ cảm biến gia tốc điện thoại, đề xuất phần mềm bước xây dựng tính dựa thuật toán học máy véc-tơ hỗ trợ dựa đặc trưng VeDBA, SCAY Hình Mơ hình huấn luyện thu bao gồm số lớp cần phân hoạch 2, tổng số vector hỗ trợ 87 với 58 cho lớp liệu không xe 29 cho lớp liệu xe, cặp giá trị C , (0.125, 4.8828) Tiếp theo, vấn đề quan trọng vận hành ứng dụng hiệu hoạt động tiện ích tài nguyên tiêu tốn hệ thống, thơng số đánh giá thơng qua: Hình Độ xác qua kiểm chứng chéo Bước cuối huấn luyện đánh giá độ xác liệu có sẵn, dựa vào mơ hình từ q trình huấn luyện, mơ hình đánh giá tập liệu kiểm tra tập nhãn có sẵn hàm SVMpredict thư viện SVMlib, trình kiểm tra xác định độ xác việc huấn luyện Độ xác kiểm chứng tập liệu kiểm tra định nghĩa (số kết dự đoán với nhãn thực tế)/(số kết dự đoán) Trong ứng dụng này, độ xác xác định 93.18% Có thể thấy, q trình huấn luyện cho kết việc xác định khoảng thời gian giây Vì vậy, để tăng tính xác việc nhận dạng, phần mềm đưa kết nhận dạng khoảng thời Độ nhạy độ xác Để đánh giá hiệu hệ thống, thông số định nghĩa : trợ, phềm mềm có tính thực tế cao ứng dụng thị trường Phần mềm bật với khả nhận dạng tự động trạng thái xe người dùng, từ phát triển tính là: i) Tự động chuyển trạng thái điện thoại từ trạng thái bình thường sang im lặng phát người dùng xe chuyển ngược lại phát người dùng không đi; ii) Từ chối gọi không cần thiết hay gọi không thực quan trọng gửi lại tin nhắn cho người gọi vời thông tin người dùng xe; iii) Cho phép nhận gọi từ người quan trọng danh sách cài đặt trước nhận gọi khẩn cấp từ gọi liên tiếp thời gian ngắn từ số điện thoại; iiii) Rung cảnh bảo người dùng điều khiển phương tiện vượt vận tốc đặt trước; iiiii) Phát xác nhận tai nạn, tự động gửi thông báo kèm theo tọa độ đến người thân dịch vụ khẩn cấp TP – True Positive – Dự đoán trạng thái “đang xe” thực tế “đang xe” TN – True Negative – Dự đốn trạng thái “khơng xe” thực tế “không xe” FP – Fail Positive – Dự đoán trạng thái “đang xe” thực tế “không xe” FN – Fail Negative – Dự đốn trạng thái “khơng xe” thực tế “đang xe” Để xác định hiệu thuật toán, hệ thống sử dụng độ nhạ Độ nhạy = TP TP FN Độ xác = (5) TP TP FP Hiện tại, phần mềm vào vận hành bước đầu thu hút nhiều quan tâm truyền thông, cụ thể số kênh truyền hình nước VTV2 [9], NhanDan TV [10] Trong tương lai, phần mềm định hướng phát triển thêm tính hữu ích triển khai nhiều hệ điều hành khác nhằm tiếp cận nhiều người dùng mang lại nhiều lợi ích cho cộng đồng (6) Độ nhạy độ xác cụ thể trạng thái xác định Bảng Bảng Độ nhạy độ xác hệ thống Trạng thái Đang xe (%) 93.33 88.05 Độ nhạy Độ xác TÀI LIỆU THAM KHẢO Đang không xe (%) 93.10 96.24 [1] Website, xe máy phương tiện gây tai nạn giao thông Việt Nam, link : https://news.zing.vn/xe-may-la-phuong-tien-gay-tai-nan-giao-thongchu-yeu-tai-vietnam-post783958.html [2] Website, xe máy phương tiện gây tai nạn giao thông Việt Nam, link: http://vietnamnews.vn/society/380894/schools-to-up-traffic-safetyed.html#QTcIp6CB27PMo9hg.97 [3] Website, Người xe máy thường xuyên sử dụng điện thoại lái xe, link : http://afamily.vn/bat-chap-lenh-phat-nhieu-nguoi-van-vo-tu-su-dungdien-thoai-khi-lai-xe-20150910020210497.chn [4] Hoang, Q T., Phung, C P K., Bui, T N., Chu, T P D., & Tran, D T (2018) Cow Behavior Monitoring Using a Multidimensional Acceleration Sensor and Multiclass SVM International Journal of Machine Learning and Networked Collaborative Engineering, 2(3), 110118 [5] Khanh, P C P., Long, T T., Chinh, N D., & Duc-Tan, T (2018, January) Performance evaluation of a multi-stage classification for cow behavior In 2018 2nd International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom) (pp 121-125) IEEE [6] Milette, G., & Stroud, A (2012) Professional Android sensor programming John Wiley & Sons [7] Roberts, D R., Bahn, V., Ciuti, S., Boyce, M S., Elith, J., Guillera‐ Arroita, G., & Warton, D I (2017) Cross‐validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure Ecography, 40(8), 913-929 [8] Pham, V T., Nguyen, T A., Tran, D N., Nguyen, D A., & Tran, D T (2017) Development of a real time supported program for motorbike drivers using smartphone built-in sensors International Journal of Engineering and Technology (IJET), 9(2) [9] Website, kênh truyền hình VTV2 tin tức Motorsafe, link: https://www.youtube.com/watch?v=-Y7pP6OVIUI [10] Website, kênh truyền hình NhanDan TV tin tức Motorsafe, link: https://www.youtube.com/watch?v=qW8GA18_1BY&t=51s Thông số quan tâm phần mềm độ xác, độ xác trung bình xác định đạt tới 92%, nhiên, độ xác xác định trạng thái giây, việc sử dụng thuật toán nâng cao đưa định giây, độ xác cải thiện Tài nguyên tiêu tốn Trên thực tế, phần mềm với dung lượng 3.04Mb dễ dàng cài đặt chạy mượt mà dòng điện thoại Android sử dụng hệ điều hành từ Android 5.0 trở lên Quá trình thực nghiệm cho thấy, khơng bật tính cảnh bảo vượt tốc độ, với điện thoại Samsung galaxy J7 Prime phầm mềm tiêu tốn khoảng 5% pin Với điện thoại Oppo F5, phần mềm tiêu tốn khoảng 4% pin giờ, bật tính cảnh bảo vượt tốc độ, điện thoại Samsung Galaxy J7 Prime phầm mềm tiêu tốn khoảng 42% pin Với điện thoại Oppo F5, phần mềm tiêu tốn khoảng 36% pin Phần mềm có mặt chợ ứng dụng Google (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.uetsign.mo torsafe&hl=vi) bước đầu nhận tin tưởng người dùng IV KẾT LUẬN Trong báo này, thông qua liệu từ cảm biến gia tốc điện thoại người dùng, đề xuất xây dựng phần mềm Android – MotorSafe dựa thuật toán máy véc-tơ hỗ ... SSCF -289 Nghiên Cứu Và Xây Dựng Phần Mềm Xác Định Trạng Thái Đi Xe Máy Sử Dụng Thuật Toán Học Máy Véc- Tơ Và Cảm Biến Tích HợpTrên Đi? ??n Thoại Nguyễn Thị Thu ,Trần Đức Tân2 Trường Đại Học Công... giải nhược đi? ??m phần mềm sử dụng Những đóng góp chúng tơi báo tóm tắt sau: Đề xuất phần mềm xác định trạng thái xe máy sử dụng thuật tốn học máy véc- tơ cảm biến tích hợp sẵn đi? ??n thoại giải vấn... Đi? ??n tử, Truyền thông Công nghệ thông tin REV-ECIT 2019” BAN TỔ CHỨC REV-ECIT 2019 MỤC LỤC Nghiên Cứu Và Xây Dựng Phần Mềm Xác Định Trạng Thái Đi Xe Máy Sử Dụng Thuật Toán Học Máy Véc- Tơ Và Cảm