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

PowerPoint Presentation 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 NHÚN[.]

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 : HÀ XUÂN THÂN

MSSV : 20122462 – K57

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

Nội Dung

• Tổng quan đề tài

I

Đặt vấn đề

Một số nghiên

cứu chỉ ra rằng

20% các vụ tai

nạn xảy ra là

do mệt mỏi

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

cả những người xung quanh

Làm sao để giảm số tai nạn xảy ra ?

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

• Cơ sở lý thuyết

II

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 khuôn 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

• Xây dựng hệ thống nhận dạng

III

Thu

nhận

ảnh

Tiền xử

lý Phân đoạn

Tách các đặc tính

Nhận dạng và giải thích

Các quá trình của hệ thống nhận dạng

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

Thuật toán Facial Landmark

Hình ảnh của 68 điểm landmark

 Mục đích sử dụng thuật toán:

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 toán theo công thức dưới đây

• Xây dựng phần cứng

IV

Module Raspberry làm nhiệm vụ xử ảnh và nhận dạng

Module

camera

làm nhiệm

vụ thu

thập dữ

liệu

•Kết quả

V

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 !