Đồ Án Tốt Nghiệp Đề Tài Nhận Dạng Trạng Thái Buồn Ngủ Khi Lái Xe Sử Dụng Thuật Toán Facial Landmark Trên Thiết Bị Nhúng Raspberry.pptx

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI
NHẬN DẠNG TRẠNG THÁI BUỒN NGỦ KHI LÁI XE SỬ DỤNG THUẬT
TOÁN FACIAL LANDMARK TRÊN THIẾT BỊ NHÚNG RASPBERRY

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: GS.TS NGUYỄN ĐỨC THUẬN
SINH VIÊN THỰC HIỆN :
MSSV :

HÀ XUÂN THÂN
20122462 – K57


Nội Dung
I

• Tổng quan đề tài

II

• Cơ sở lý thuyết

III

• Xây dựng hệ thống nhận dạng

IV

• Xây dựng phần cứng

V

• Kết quả


I

• Tổng quan đề
tài


Đặt vấn đề
Một số nghiên
cứu chỉ ra rằng
20% các vụ tai
nạn xảy ra là
do mệt mỏi

Làm sao để giảm số tai nạn xảy ra ?

Hậu quả gây ra
cực kì nghiêm
trọng, không
chỉ với người
điều khiển mà
cả những người
xung quanh

Giải quyết vấn đề
Tạo ra một thiết bị có thể đưa ra cảnh báo cho người lái xe khi
đang ở trạng thái buồn ngủ

Mục đích



Cung cấp một giải pháp an toàn cho người lái xe
Làm giảm các vụ tai nạn giao thông


II

• Cơ sở lý
thuyết


Xử lý ảnh là gì ?
là đối tượng nghiên cứu của lĩnh vực thị
giác máy, là quá trình biến đổi từ một ảnh ban
đầu sang một ảnh mới với các đặc tính và
tuân theo ý muốn của người sử dụng.


Hệ thống nhận dạng khn mặt là gì ?
một ứng dụng máy tính tự động xác định
hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức
hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình

video từ một nguồn video.


Ứng dụng của xử lý ảnh trong nhận dạng


III

• Xây dựng hệ thống
nhận dạng


Các q trình của hệ thống nhận dạng

Thu
nhận
ảnh

Tiền xử
lý

Phân
đoạn

Tách
các đặc
tính

Nhận
dạng và

giải
thích


Thuật toán Facial Landmark


Là thuật toán xác định các điểm mốc của
khn mặt ở các vị trí của mắt, mũi, miệng,
quai hàm, lông mày.


Hình ảnh của 68 điểm landmark


Thuật tốn Facial Landmark
Mục đích sử dụng thuật tốn:
Việc sử dụng thuật toán Facial Landmark
sẽ xác định được các điểm mốc của mắt, từ đó
sẽ là cơ sở để xác định trạng thái nháy mắt.
Dựa vào thời gian nháy mắt mà có thể đưa ra
được cảnh báo của trạng thái buồn ngủ



Thuật toán Facial Landmark
EAR ( Eye Aspect Ratio) : là tỉ lệ khung hình mắt được
tính tốn theo cơng thức dưới đây

IV

• Xây dựng phần
cứng


Module
Raspberry làm
nhiệm vụ xử
ảnh và nhận
dạng
Module
camera
làm nhiệm
vụ thu
thập dữ
liệu


V •Kết quả


Trạng thái
mắt mở , và
các điểm
landmark
được xác định
và nối với
nhau

Trạng thái mắt
nhắm và có cảnh
báo DROWSINESS
hiện lên


Cảm ơn thầy cô và các bạn đã lắng nghe !