Slide TIỂU LUẬN MÔN TÍNH TOÁN KHẮP NƠI VÀ DI ĐỘNG

SLIDE TIỂU LUẬN MÔN TÍNH TOÁN KHẮP NƠI VÀ DI ĐỘNG ĐỀ TÀI: PHÁT HIỆN XE HƠI SỬ DỤNG MICROPHONE CỦA SMARTPHONE TRONG THỜI GIAN THỰC (ANDROID APP) NỘI DUNG: TÌM HIỂU NỘI DUNG BÀI BÁO Mục tiêu bài toán Hướng tiếp cận Các thách thức, khó khăn Thiết kế giải thuật Kết quả đạt được KẾT QUẢ NHÓM NGHIÊN CỨU DEMO HƯỚNG PHÁT TRIỂN

PHÁT HIỆN XE HƠI SỬ DỤN

G MICROPHONE CỦA SMAR TPHONE TRONG THỜI GIAN THỰC

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: 1

NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN: 2

Đề tài

NỘI DUNG

 Mục tiêu bài toán

TÌM HIỂU NỘI DUNG BÀI BÁO

I MỤC TIÊU BÀI TOÁN

 Phát hiện xe hơi (nhiều loại xe)

 Phát hiện hướng xe (đến/đi)

 Đếm số xe xuất hiện

 Cảnh báo người dùng

 An toàn, hỗ trợ giám sát giao thông, kết nối

các thiết bị cho người mù, hỗ trợ games,…

 Dễ cài đặt, triển khai (smarphone)

 Nhanh, độ tin cậy cao

II HƯỚNG TIẾP CẬN

 Sử dụng giao tiếp tầm ngắn (radio) -> Yêu

cầu phần cứng

 Xử lý Ảnh (camera) -> Hướng camera cố

định, yêu cầu CPU cao,…

 Sử dụng smartphone với microphone ->

Sẵn có, tiện lợi, dễ cài đặt triển khai

 Xử lý âm thanh, kết hợp một số kỹ thuật

 Về kỹ thuật:

 Môi trường nhiều nhiễu (bãi đậu xe, khuôn

viên trường học, khu dân cư,…)

 Các loại xe khác nhau, ngày càng ít ồn hơn

 Tiếng ồn xe (lốp xe) khác với các cấu trúc âm thanh được nghiên cứu trước đó (Không thể

sử dụng các Phương pháp như Doppler Shift hoặc MFCC)

 Hạn chế do thiết bị smartphone (Độ nhạy

Microphone, RAM, CPU…)

III CÁC THÁCH THỨC

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (1/8)

 Short-time Fast Furier Transform

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (2/8)

 2 Phát hiện Xe (Auto++ Feature Extraction)

 2 Phát hiện Xe (Auto++ Feature Extraction)

2.2 Phát hiện cạnh mờ dựa trên Trích chọn

đặc tính (Blurred Edge Detection Based Feature Extraction - BED)

Sử dụng Máy dò cạnh Canny:

 1.Loại bỏ f <100 dB

 2.Lọc Gaussian làm phẳng

 3.Tính gradient cường độ của phổ

 4.Loại bỏ tối đa nhiễu

 5.Loại bỏ tất cả các cạnh yếu

 6.Nối các điểm lại

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (4/8)

200

slots

 3 Phát hiện và đếm (Unsupervised Car

Presence Detection and Counting)

Phát hiện: Theo dõi các cửa sổ trong 0,5s

liên tiếp: TRF tăng liên tục -> Có xe

Đếm xe: Theo dõi nhiều TRF cùng lúc -> Số

lượng xe

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (5/8)

 4 Phát hiện hướng xe (Unsupervised Car Direction Estimation)

Đo sự khác biệt về thời gian đến (TDoA)

giữa các tín hiệu âm thanh thu được bởi micrô

Chỉ đo khi phát hiện xe qua K cửa sổ liên tiếp

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (6/8)

 5 Triển khai Auto++

Tích hợp GPS và các cảm biến quán tính

IV THIẾT KẾ GIẢI THUẬT (7/8)

 6 Tinh chỉnh độ nhạy và phát hiện sớm

(Accurate and Early Car Detection)

 Thiết lập I: Người dùng cố định và xe hơi

 Thiết lập II: Người dùng di chuyển và Nhiều xe hơi

 Thiết lập III: Các môi trường ồn ào

 Thiết lập IV: Tốc độ chạy khác nhau và khoảng cách giữa đường và điện thoại

 Thiết lập V: Xử lý kích thước cửa sổ khác nhau

 Thiết lập VI: So sánh với Thuật toán phát hiện dựa trên

V KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (1/5)

 Thu thập 330 phút dữ liệu âm thanh từ

smartphone trong 14 tháng

 Dữ liệu test 7 loại xe phổ dụng: SUV, sedan

cỡ trung, xe thể thao, xe nhỏ gọn và xe điện

 Nhiều kịch bản: ngoài trời, bãi đỗ xe yên tĩnh, đến trung tâm mua sắm ngoài trời ồn ào trong giờ làm việc

V KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (2/5)

 Tỷ lệ phát hiện 91% (trước 4s)

 Trung bình 5,7s (các phần mềm #: 2,4s)

 Trong điều kiện tối ưu: Cao nhất 5,9s (100%)

 Phát hiện hướng xe (trung bình 84%)

 Phát hiện được số lượng xe

 Phát hiện được nhiều loại xe khác nhau

 Thử nghiệm trong môi trường nhiều nhiễu

 Sử dụng thiết bị smartphone với CPU thấp

V KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (2/5)

V KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (2/5)

(a) Sai số đếm trung bình là 0,53 đối với người sử dụng và 0,95 xe / phút đối với

người đi bộ, khi lưu lượng thực tế ≤ 2 xe / phút

(b) Ước tính chính xác hướng lái xe với xác suất 84% (177 trên 210)

(c) Hướng lái của dòng xe và đơn với xác suất là 93% (28 trong số 30) và 67% (20

V KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (3/5)

VI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

ến độ và đạt được các kết quả cụ thể như sau:

Nghiên cứu nội dung bài báo

Nghiên cứu các công nghệ, lĩnh vực liên quan đến

xử lý âm thanh

Dịch thuật

Nghiên cứu & Xây dựng một ứng dụng nhận dạng

âm thanh với mục đích học hỏi

DEMO ỨNG DỤNG

IV KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC (3/5)

DEMO ỨNG DỤNG

HƯỚNG PHÁT TRIỂN

án

THANKS