Sau khoảng thời gian lên ý tưởng và nghiên cứu thiết bị hỗ trợ phát hiện những hành vi bất thường của người lái xe khi đang tham gia giao thông. Từ kế hoạch, giao nhiệm vụ và thi cơng mơ hình, nhóm em đã hồn thành đồ án “Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển ô tô” đúng thời gian được quy định.
Trong quá trình học tập và trau dồi kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về những hệ thống hỗ trợ an toàn cho người lái xe cũng như các phương tiện khác khi tham gia giao thơng. Nhóm em đã áp dụng những kiến thức học được trên trường và những tài liệu tham khảo trên mạng, cùng với sự hướng dẫn tận tình của Thầy TS. Nguyễn Phụ Thượng Lưu, chúng em đã hiểu biết thêm về nguyên lý làm việc của mạch điện và những ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển ô tô.
Sau q trình thực hiện đồ án tốt nghiệp, nhóm em cơ bản đã đạt những kết quả sau:
Phát hiện tình trạng, hành vi mất nhận thức của người lái xe trong khi điều khiển phương tiện.
Tạo ra được tín hiệu cảnh báo phù hợp theo các mức độ khác nhau, khi xuất hiện hành vi bất thường của người lái xe.
Thi cơng hồn chỉnh mơ hình thiết bị nhận diện xử lý ảnh cảnh báo người lái xe khi có những hành vi bất thường. Hình 6.1 miêu tả mơ hình của nhóm.
117
Bên cạnh đó cả nhóm cũng có cơ hội tìm hiểu thêm về những phần mềm lập trình như Python, OpenCV, mạch Raspberry Pi 4.
Hình 6.1: Mơ hình xử lý ảnh
Tuy nhiên cũng có những khó khăn và hạng mục chưa làm được để hồn thiện sản phẩm như dự kiến ban đầu. Hình 6.1 là mơ hình thực tế nhóm làm được, hình 6.2 là mơ hình được nhóm thiết kế theo dự tính ban đầu.
118
Vì tình hình dịch bệnh căng thẳng, nên nhóm cịn phiếu phần khung, nắp vỏ của mơ hình để hồn thiện sản phẩm như dự tính như hình 6.2.
Việc thực hiện đề tài khơng được thực nghiệm trong điều kiện thuận lợi nên nhóm em chưa thực hiện được các thí nghiệm sâu hơn. Do vậy, hướng nghiên cứu tiếp theo là:
Tiếp tục các thử nghiệm sâu hơn về giải pháp đề ra để đưa ra các kết luận có độ tin cậy cao, để tạo ra sản phẩm có thể ứng dụng nhiều trong thực tế.
Đề xuất các giải pháp phù hợp với khả năng công nghệ và mức độ kinh phí, cũng như nhu cầu của người sử dụng và sự phát triển của thực tế. (VD: có thể tích hợp, ứng dụng trên điện thoại thông minh)
6.2 Về lý thuyết
Các thành viên trong nhóm về đã nắm rõ được những nguyên nhân và hậu quả của mất nhận thức khi lái xe.
Củng cố kiến thức sử dụng phần mềm AutoCAD.
Có cơ hội nghiên cứu và học tập thêm phần mềm mô phỏng 3D Autodesk Inventer.
Nắm được kiến thức cơ bản về ngơn ngữ lập trình Python, ứng dụng OpenCV, thiết bị Raspberry pi4...
Biết cách đọc và thiết kế sơ đồ mạch điện.
Biết cách biên soạn và chỉnh sửa bài báo cáo một cách khoa học.
6.3 Về thực hành
Các thành viên trong nhóm đã nắm bắt được các q trình thao tác thi cơng, lắp ráp mạch điện, đấu nối các thiết bị điện tử ở hình 6.3.
Biết thiết kế, chế tạo ra mơ hình thiết bị xử lý ảnh có thể gắn và sử dụng trên nhiều dịng xe ơ tơ khác nhau trên thị trường.
119
Hình 6.3: Q trình thi cơng lắp ráp, thử nghiệm mạch điện tử 6.4 Đánh giá chung về đồ án
6.4.1 Ưu điểm
Mơ hình thiết bị xử lý ảnh được xây dựng trên những ưu điểm của những thiết bị khác trên thị trường như:
Thiết bị có kích thước gọn, nhẹ, được lập trình với mạch xử lý Raspberry Pi 4 đời mới nên có thể nâng cấp thêm được nhiều ứng dụng khác nhau trong 1 mạch xử lý.
120
Có độ chính xác cao trong tầm quan sát camera đến người lái là từ 30-60cm ở hình 6.4.
Nhận diện được khi sử dụng kính râm màu trong suốt như hình 6.5, tuy nhiên vẫn bị hạn chế nhận diện khi bị ánh sáng chiếu trực tiếp vào kính làm lóa hình ảnh.
Hình 6.5: Nhận diện khn mặt khi đeo kính râm màu trong suốt
Tạo sự thoải mái, không gây áp lực cho người lái xe khi sử dụng thiết bị. Giá thành rẻ, thiết bị hoạt động ổn định.
Hoạt động tốt trong mọi môi trường ánh sáng và khi người lái xe có đeo kính. Thiết bị được phát triển việt hóa, nên âm thanh cảnh báo được sử dụng cũng là Tiếng Việt.
Có thể thay đổi lập trình, âm thanh của thiết bị nếu người lái muốn chỉnh sửa nâng cấp.
121
Hình 6.6: Thơng tin xử lý ảnh của mơ hình
Thiết bị xử lý ảnh có thể hoạt động tốt ở điều kiện ánh sáng thấp và thông số nhịp tim sau khi xử lý tương đối chính xác so với app kiểm tra nhịp tim Cadiio. Hình 6.6 miêu tả được những ưu diểm của mơ hình.
6.4.2 Nhược điểm
Hệ thống không hoạt động nếu người lái xe ô tô đeo kính râm màu đen như ở hình 6.7.
122
Hệ thống không hoạt động ổn định nếu có ánh sáng chiếu trực tiếp vào camera.
Hình 6.8: Khơng nhận diện được khn mặt khi đeo khẩu trang
Trong thời điểm dịch bệnh căn thẳng, thì thiết bị vẫn khơng thể nhận diện được người lái xe khi sử dụng khẩu trang (hình 6.8) hay các sản phẩm khác có chức năng tương tự.
123
Hoạt động với độ chính xác thấp nếu tầm quan sát của camera đến người lái vượt q 60cm như hình 6.8. Độ chính xác của việc thu nhận thơng tin hình ảnh vào để xử lý sẽ bị nhiễu, gây khó khăn cho việc xử lý, dễ đưa ra kết quả sai lệch cho việc cảnh báo.