Tóm tắt luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại

Mục tiêu chính của Luận án tập trung vào phân tích dữ liệu cảm biến thu được từ điện thoại của người tham gia giao thông nhằm nhận dạng được các hành vi giao thông bất thường. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Nguyễn Hà Nam

PGS.TS Phan Xuân Hiếu

Phản biện: PGS.TS Nguyễn Quốc Cường

Phản biện: PGS.TS Bùi Thu Lâm

Phản biện: PGS.TS Đỗ Trung Tuấn

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến

sĩ họp tại Phòng 212, Nhà E3, Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội

vào hồi 14 giờ 00’ ngày 28 tháng 12 năm 2018

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của luận án

Trong hệ thống giao thông đô thị, có nhiều yếu tố tác động đến vấn

đề quản lý và an toàn giao thông Trong đó, thái độ và hành vi của ngườitham gia giao thông có tác động trực tiếp hệ thống Do đó, việc nhận dạnghành vi của người tham gia giao thông bao gồm cả nhận dạng các hànhđộng và hành vi bất thường có một ý nghĩa rất lớn trong việc xây dựng giảipháp, ứng dụng hỗ trợ người tham gia giao thông Vì vậy, chủ đề này đã

và đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học, cácphòng thí nghiệm trên thế giới Hơn thế nữa, những thông tin về hành vicủa người tham gia giao thông sẽ rất hữu ích cho những nhà quản lý trongviệc quy hoạch hệ thống và xây dựng chính sách quản lý giao thông và cácchính sách an sinh xã hội khác Ngoài ra, mô hình nhận dạng hành vingười tham gia giao thông còn trợ giúp đánh giá mức độ rủi ro trong cáclĩnh vực bảo hiểm cũng như có thể ước tính mức độ tiêu thụ năng lượng và

ô nhiễm môi trường của hệ thống giao thông

Để xây dựng được mô hình nhận dạng hành vi của người tham giagiao thông các thông tin, dữ liệu của người tham gia được thu thập bằngnhiều cách khác nhau Thí nghiệm ban đầu đã thu thập dữ liệu bằng cácthiết bị cảm biến cố định trên đối tượng nghiên cứu Nhờ sự phát triển củacông nghệ phần cứng, nhiều loại cảm biến khác nhau được tích hợp đã chophép điện thoại thông minh trở thành công cụ hữu ích trong việc thu thập

dữ liệu từ người dùng Chính vì vậy, trong thời gian gần đây, nhiều côngtrình nghiên cứu về nhận dạng hành vi người dùng bao gồm cả hành vi cửchỉ và hành vi trong giao thông dựa trên cảm biến điện thoại thông minhđược công bố Tuy nhiên, để đảm bảo độ chính xác cao trong kết quả của

mô hình nhận dạng thì hầu hết các nghiên cứu được thực hiện với vị tríđiện thoại cố định trên phương tiện giao thông hoặc sử dụng tập thuộc tínhđặc trưng có số lượng lớn nhằm trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biếnkhác nhau của điện thoại Điều này làm cho mô hình xây dựng giảm tínhtiện dụng cũng như giảm khả năng ứng dụng trong thực tế Điều này dẫnđến hướng nghiên cứu về nhận dạng hành vi của người dùng khi vị trí điệnthoại người dùng không cố định trong quá trình tham gia giao thông

Ngoài ra, những nghiên cứu đã công bố về nhận dạng hành vi giaothông được thực hiện trong các điều kiện hoàn cảnh khác nhau Trong đó,

có sự khác nhau về yếu tố khu vực địa lý, hạ tầng giao thông và văn hóa sovới các điều kiện và môi trường giao thông tại Việt Nam Do vậy, những

mô hình nhận dạng đã được xây dựng gặp nhiều khó khăn khi phát triển và

áp dụng trong điều kiện cụ thể của Việt Nam Sự khác biệt này xuất phát

từ một số yếu tố quan trọng bao gồm cả yếu tố khách quan và yếu tố chủquan Thứ nhất, đó là các nghiên cứu về bài toán nhận dạng thường tậptrung vào các phương tiện giao thông phổ biến tại các nước phát triển với

đa số phương tiện sử dụng cho thực nghiệm là xe ô tô, xe buýt và tàu điệnngầm mà ít khi xét đến các phương tiện thô sơ Trong khi đó, hệ thốnggiao thông đô thị tại các nước đang phát triển hoặc chậm phát triển, trong

đó có Việt nam, các phương tiện giao thông được người dân sử dụng chủyếu vẫn là xe máy và xe đạp cùng một số phương tiện công cộng khác.Hơn thế nữa, phần lớn các nghiên cứu trước đây thực hiện trong điều kiện

hạ tầng giao thông ổn định hơn so với tính đa dạng điều kiện giao thôngnhư ở Việt Nam Thứ hai, về yếu tố chủ quan đó là văn hóa và thói quen dichuyển của người dân khi tham gia giao thông Với những phương tiệnnhư ô tô hay xe buýt trong các nghiên cứu, dữ liệu cảm biến được thu thậptrong điều kiện phương tiện di chuyển trên các làn đường riêng, hoặc hayđường chạy xác định trước Điều kiện này không thể thực hiện được vớihiện trạng giao thông đô thị của Việt Nam Tất cả những yếu tố cơ bản kểtrên là những lý do giải thích tại sao cần có các nghiên cứu mô hình nhậndạng hành vi giao thông phù hợp với tính chất đặc thù tại Việt Nam

Để hỗ trợ được người tham gia giao thông, một trong những mụcđích quan trọng, cấp thiết của mô hình phát hiện hành vi đó là khả năngphát hiện được các hành vi giao thông bất thường Các nghiên cứu về vấn

đề này thường tập trung vào phương tiện ô tô; các phương tiện có nhữngthiết kế, đặc tính khác nhau nên rất khó có một mô hình phù hợp với tất cảcác loại phương tiện khác nhau Các nghiên cứu này cũng thường sử dụnghướng tiếp cận kết hợp nhiều loại cảm biến để thu thập, phân tích dữ liệucho quá trình nhận dạng Bên cạnh các cảm biến chuyển động thì các cảmbiến khác như GPS, camera hình ảnh và cảm biến âm thanh cũng có thể

được sử dụng nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng các hành vibất thường khi lái xe Việc sử dụng đồng thời nhiều dữ liệu cảm biến cùngmột thời điểm dẫn đến tiêu tốn nhiều năng lượng của điện thoại thôngminh và khó có thể áp dụng trong thực tế Hướng tiếp cận lựa chọn thuthập, phân tích dữ liệu cảm biến chuyển động như cảm biến gia tốc sẽ cómức tiêu tốn năng lượng thấp nhất nhưng cần phải xây dựng một mô hìnhphù hợp để đảm bảo độ chính xác nhận dạng trên các loại phương tiện giaothông khác nhau Một trong những giải pháp căn cốt cho vấn đề này đó làcần xác định, lựa chọn được tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho các loạiphương tiện, thể hiện rõ đặc trưng của hành vi sao cho nhận dạng, pháthiện không làm tăng độ phức tạp tính toán của mô hình mà vẫn đảm bảokết quả phát hiện hành động, hành vi bất thường.

Với mong muốn xây dựng mô hình phát hiện và đoán nhận hành vibất thường sử dụng cảm biết gia tốc của điện thoại thông minh, chúng tôi

chọn đề tài: “Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên

cảm biến điện thoại” làm đề tài nghiên cứu trong khuôn khổ luận án tiến sĩ

chuyên ngành Hệ thống Thông tin nhằm giải quyết một số vấn đề đã đặt

ra

Mục tiêu của luận án

Mục tiêu chính của Luận án tập trung vào phân tích dữ liệu cảm biếnthu được từ điện thoại của người tham gia giao thông nhằm nhận dạngđược các hành vi giao thông bất thường

Để giải quyết được mục tiêu của Luận án, chúng tôi tập trung vàogiải quyết các vấn đề chính sau:

Khảo sát các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong và ngoài nước Tìmhiểu các kỹ thuật thu thập và biến đổi dữ liệu áp dụng cho các loại cảmbiến khác nhau, trong đó tập trung vào cảm biến gia tốc có mức tiêu thụnăng lượng thấp nhằm tìm ra tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho hệthống nhận dạng hành động và hành vi

Xây dựng hệ thống nhận dạng hành động giao thông cơ bản (đithẳng, dừng, rẽ trái, rẽ phải) của người điều khiển phương tiện dựa trên dữliệu cảm biến gia tốc được biến đổi từ tập thuộc tính lựa chọn

Dựa trên hệ thống nhận dạng hành động, nghiên cứu, đề xuất giảipháp phát hiện hành vi giao thông bất thường, chủ yếu là với phương tiện

xe máy Trong một thời gian ngắn tương ứng với một hành động cơ bảnxảy ra, nếu phát hiện thấy có các hành động sai khác xảy ra thì xác định làmột hành vi bất thường Sự bất thường được đánh giá bằng việc phân đoạncửa sổ hành động giao thông cơ bản thành các cửa sổ dữ liệu có kích thướcnhỏ hơn rồi so sánh nhãn hành động nhận dạng được của các cửa sổ này sovới nhãn của hành động giao thông cơ bản đó để xác định sự bất thườnghay bình thường dựa trên việc so sánh tỉ lệ sai khác với một tỉ lệ cho trước

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của Luận án là phân tích, nhận dạng hành vi,hành vi giao thông bất thường của người điều khiển phương tiện Dựa trêncảm biến gia tốc thu được từ điện thoại thông minh của các đối tượng sửdụng phương tiện để đưa ra giải pháp nhận dạng hành động cơ bản làm cơ

sở cho nhận dạng hành vi giao thông bất thường ở đô thị của Việt Nam

Phương pháp nghiên cứu

Luận án sử dụng các phương pháp khảo sát, tổng hợp, phân tíchthông tin cần thiết; tham khảo, đánh giá các nghiên cứu liên quan để từ đótìm ra hướng giải quyết vấn đề Xác định rõ đối tượng và phạm vi nghiêncứu để từ đó xây dựng mô hình nhận dạng hành động và hành vi giaothông

Khảo sát các kỹ thuật thu thập, xử lý dữ liệu cảm biến, phân tích cácđặc điểm của phương tiện, hành động giao thông để từ đó đề xuất giảipháp nhận dạng hành động, hành vi giao thông bất thường dựa trên cảmbiến thu được Phương pháp phân tích sử dụng lý thuyết và chứng minhbằng thực nghiệm được áp dụng để thực hiện yêu cầu bài toán đặt ra

Đóng góp của luận án

Đóng góp thứ nhất của luận án: là đề xuất tập thuộc tính đặc trưngdựa trên miền thời gian và miền tần số nhằm biến đổi dữ liệu cảm biếnthành dữ liệu đặc trưng phục vụ cho nhận dạng hành động và hành vi bấtthường Kết quả đọ đo phân lớp dữ liệu được sử dụng để đánh giá, lựachọn tập thuộc tính Trong đó, sử dụng tham số Hjorth cho các đại lượngkhác nhau nhằm thu được các thuộc tính phù hợp để biến đổi dữ liệu cảm

biến thành dữ liệu đặc trưng Tập thuộc tính đặc trưng phù hợp sẽ sử dụnglàm cơ sở cho việc xây dựng hệ thống nhận dạng bằng phương pháp phânlớp [CT2], [CT4].

Khảo sát, lựa chọn kích thước cửa sổ và tỉ lệ chồng dữ liệu để phântích tìm ra các giá trị tương ứng, phù hợp với các hành động Qua đó, hỗtrợ hệ thống nhận dạng các hành động giao thông có hiệu quả hơn [CT1],[CT2], [CT4] Kết quả nhận dạng bằng hệ thống đề xuất cao hơn so vớimột số nghiên cứu đã được công bố đã có [CT4]

Đóng góp thứ hai của luận án: đề xuất giải pháp phát hiện hành vigiao thông bất thường theo một hướng tiếp cận mới, hướng tiếp cận nàydựa trên kết quả nhận dạng hành động cơ bản Trong thời gian ngắn màmột hành động cơ bản xảy ra, nếu hệ thống nhận dạng được chuỗi cáchành động bất thường thì xác định đây là hành vi bất thường Các giảipháp, kết quả thu được của luận án được trình bày trong 4 công trình đã

được công bố Trong đó có 1 bài báo quốc tế có chỉ số SCIE; 3 bài báo hội nghị quốc tế có phản biện và có chỉ số Scopus được thể hiện ở các

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH HÀNH VI

1.1 Giới thiệu

Cảm biến thu được từ điện thoại được dùng phân tích trong nhiều bàitoán khác nhau Trong đó có bài toán nhận dạng hành vi Vì điện thoạithông minh được sử dụng cho nhiều mục đích cá nhân khác nhau cũng như

có giới hạn về năng lượng, sự đa dạng về chủng loại, chất lượng của thiết

bị phần cứng dẫn đến yêu cầu cần phải xây dựng hệ thống, giải pháp phântích, phát hiện hành động, hành vi sao cho phù hợp là một bài toán đặt racần được giải quyết

1.2 Một số khái niệm cơ bản

1.3 Sử dụng dữ liệu cảm biến để phân tích hành vi

Cảm biến điện thoại thông minh hiện nay ngày càng đa dạng Khi sửdụng kết hợp nhiều cảm biến sẽ làm tiêu hao năng lượng nên lựa chọn cảmbiến gia tốc có ưu điểm tốn ít tài nguyên của thiết bị để xây dựng hệ thống

là một trong hướng tiếp cận phù hợp đáp ứng được yêu cầu của bài toánphân tích, nhận dạng hành vi giao thông dựa trên điện thoại thông minhcủa người điều khiển phương tiện mang theo trong điều kiện, môi trườnggiao thông đô thị Việt Nam

1.4 Một số nghiên cứu liên quan

Các nghiên cứu công bố gần đây đã chỉ ra hiệu quả của việc kết hợpnhiều loại cảm biến khác nhau trong bài toán phân tích hành vi Tuy nhiên,việc chỉ sử dụng dữ liệu cảm biến gia tốc sẽ phù hợp với các điện thoạiphổ biến và ít tiêu hao năng lượng Cũng như hướng tiếp cận sử dụng tậpđặc trưng và phương pháp phân lớp cho dạng bài toán này

1.5 Phương pháp nhận dạng hành vi giao thông dựa trên cảm biến

Từ những vấn đề trên chúng tôi đề xuất phương phân tích, phápnhận dạng hành vi giao thông bất thường dựa trên cảm biến gia tốc nhưHình 1 -1 dưới đây:

THU THẬP TIỀN XỬ LÝ

DỮ LIỆU

NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG

Chương 2

PHÂN TÍCH HÀNH VI BẤT THƯỜNG

Chương 3

LOẠI HÀNH VI BẤT THƯỜNG

Hành động

Hành vi bất thường

Hình 1-1 Hệ thống phân tích hành vi bất thường

Chương 2 NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG GIAO THÔNG

2.1 Giới thiệu

Trong chương này, Luận án tập trung vào việc xây dựng hệ thốngnhận dạng hành động cơ bản của các đối tượng điều khiển phương tiệngiao thông dựa trên tín hiệu cảm biến thu được từ điện thoại mang theo.Hướng tiếp cận sử dụng biến đổi dữ liệu cảm biến thô thành dữ liệu đặctrưng áp dụng kỹ thuật cửa sổ dữ liệu với tập thuộc tính đặc trưng đượckhảo sát và lựa chọn Sau đó, nhận dạng bằng phương pháp phân lớp

2.2 Sử dụng dữ liệu cảm biến để nhận dạng hành động giao thông

Sử dụng tín hiệu cảm biến của điện thoại mang theo để phân tích,nhận dạng ngày càng được phổ biến và sử dụng với các yêu cầu khác nhautrong nhiều hệ thống thông minh Một số hướng nghiên cứu đã sử dụngcảm biến hình ảnh thu được từ camera hoặc kết hợp nhiều cảm biến khácnhau để nhận dạng hành động Tuy nhiên, hướng tới sự thuận lợi và tiếtkiệm năng lượng của thiết bị Chúng tôi chỉ sử dụng thông tin, dữ liệu đầuvào là cảm biến gia tốc thu được từ điện thoại thông minh mang theo củangười tham gia giao thông, vị trí của điện thoại có thể thay đổi trong hànhtrình[CT2], [CT4]

2.3 Một số nghiên cứu liên quan

Đối với bài toán nhận dạng hành động giao thông, một số sự kiện,hành động, hành vi cơ bản của người điều khiển được thể hiện ở công bốcủa một số nghiên cứu liên quan Trong đó, các hành hành động, hành vithường được nhận dạng với các vị trí điện thoại được cố định hoặc biếttrước góc xoay so với chuyển động nhằm thu được dữ liệu mẫu ổn định.Ngoài phương pháp so khớp, phương pháp phân lớp cũng thường được sửdụng cho bài toán này dựa trên hướng tiếp cận trích xuất đặc trưng

từ điện thoại sau khi tiền xử lý, biến đổi thành dữ liệu đặc trưng và nhậndạng dựa trên phương pháp phân lớp

2.4.1.2 Cửa sổ dữ liệu

Trong hệ thống nhận dạng đề xuất, cửa sổ dữ liệu được khảo sátnhằm chọn ra kích thước phù hợp với từng loại hành động với mục đíchnâng cao kết quả nhận dạng được trình bày như Hình 2 -2 dưới đây:

1 2 2 … k k- 1 2 k k+ 1 2 … k N- 1 2 N

w =Độ dài của cửa sổ

Hình 2-3 (a) Hướng của điện thoại được xác định bởi hệ tọa độ (X, Y, Z) (b) Hướng di

chuyển của phương tiện theo hệ tọa độ trái đất (X’, Y’, Z’)

2.4.1.4 Biến đổi dữ liệu đặc trưng

Trong kỹ thuật xử lý tín hiệu cảm biến, các thuộc tính đặc trưngthường được lựa chọn dựa trên tính chất thời gian và tần số [44][45].Phương pháp kết hợp thuộc tính trên các miền thường được sử dụng đểphân tích, nhận dạng hành động, hành vi được biểu diễn như trong Hình 2-4 dưới đây [46]

Hình 2-4 Kết hợp biểu diễn thông tin trên miền thời gian và miền tần số [46]

2.4.1.5 Thuộc tính trên miền thời gian

Các thuộc tính trong miền thời gian có đặc điểm tính toán nhanh,thực hiện với các giá trị thống kê, so sánh sự khác biệt của các mẫu dữliệu Do tính chất dữ liệu cảm biến thu được của các hành động, hành vithay đổi theo thời gian

2.4.1.6 Thuộc tính trên miền tần số

Các kỹ thuật miền tần số thường được sử dụng để xác định bản chất lặplại của tín hiệu cảm biến Tính lặp lại này thường tương quan với bản chấttuần hoàn của một hành động, hành vi nào đó cần nhận dạng

2.4.1.7 Tham số Hjorth

Tham số Hjorth [49] là đại lượng thường được sử dụng trong phântích các tín hiệu y sinh Đại lượng này chỉ ra tính chất thống kê của một tínhiệu trong miền thời gian gồm ba loại tham số là tính hoạt động (Activity),tính di động (Mobility) và độ phức tạp (Complexity)

2.4.1.8 Phương pháp đánh giá phân lớp bằng AUC

Các phương pháp đánh giá mô hình thường được sử dụng khi đánhgiá với mô hình phân lớp dữ liệu đó là dựa trên ma trận nhầm lẫn Có haiđộ đo thường được sử dụng để đánh giá mô hình phân lớp đó là độ chínhxác (Accuracy) và độ đo AUC sử dụng CV10

2.4.2 Tập thuộc tính đặc trưng

Sự di chuyển của phương tiện giao thông làm thay đổi gia tốc nêncác thuộc tính trong miền thời gian có ý nghĩa và hàm chứa những thôngtin hữu ích khi phân tích các hành động, hành vi Tập thuộc tính kết hợpcho nhận dạng được thể hiện như bảng dưới đây:

Bảng 2-1 Tập thuộc tính sử dụng nhận dạng

2.4.3 Đề xuất hệ thống nhận dạng hành động

Việc nhận dạng hành động, hành vi cần có những giải pháp, kỹ thuậtphù hợp với yêu cầu thực tiễn của bài toán Do vậy, chúng tôi xây dựng hệthống nhận dạng như Hình 2 - nhằm nhận dạng hành động giao thông cơbản (Dừng, Đi thẳng, Rẽ trái, Rẽ phải) được biểu diễn như Hình 2 -7 dướiđây:

Hình 2-7 Hệ thống nhận dạng hành động giao thông

The parameters

Mô hình Nhận dạng

PHÂN LỚP

Dữ liệu gia tốc

(phát hiện)

Tham số mô hình

Hành động

Pha huấn luyện

LOẠI HÀNH ĐỘNG

TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU

- Kỹ thuật cửa sổ

- Biến đổi dữ liệu