Ai cũng biết về sự nguy hiểm của việc lái xe khi say xỉn hoặc nhắn tin khi lái xe. Tuy nhiên, người ta lại ít chú ý đến việc lái xe trong tình trạng buồn ngủ. Năm 2019, tình trạng mệt mỏi khi lái xe là nguyên nhân gây ra 697 ca tử vong ở Mỹ – chiếm 1.9% tổng số ca tử vong do tai nạn giao thông năm đó.
Tình trạng buồn ngủ khi lái xe có thể dẫn đến tử vong, nhưng hoàn toàn có thể phòng ngừa được. Ngủ đủ giấc và tránh uống rượu trước khi lái xe có thể giảm thiểu tai nạn. Công nghệ cũng có thể giúp phát hiện và ngăn ngừa các trường hợp tử vong do buồn ngủ khi lái xe. Vì vậy, hãy cùng tìm hiểu về công nghệ cảnh báo người lái xe về tình trạng buồn ngủ và mệt mỏi.
DDS là gì?
Hệ thống phát hiện buồn ngủ của người lái (DDS) là một phần của công nghệ an toàn xe hơi, hoạt động dựa trên thuật toán phát hiện những thay đổi trong hành vi lái xe của người lái, chẳng hạn như chuyển động vô lăng thất thường, lệch làn đường, khó giữ mắt mở và ngáp liên tục, v.v.
Một số hệ thống cảnh báo người lái xe nghỉ giải lao bằng cảnh báo âm thanh, trong khi một số hệ thống hiển thị biểu tượng cà phê và một số xe ô tô thậm chí còn rung ghế lái.
DDS hoạt động như thế nào?
Hệ thống DDS hoạt động bằng cách ghi lại hành vi điều khiển vô lăng từ khi bắt đầu hành trình và theo dõi mức độ mệt mỏi của người lái trong suốt chuyến đi.
Thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo sẽ đưa ra một giá trị bằng cách tính toán tần suất các chuyển động đột ngột, thời gian trong ngày, thời gian di chuyển, độ lệch so với vạch kẻ đường và tần suất va chạm với vạch gờ giảm tốc. Nếu giá trị này vượt quá một mức nhất định, hệ thống sẽ nhấp nháy biểu tượng cốc cà phê trên bảng điều khiển của xe, báo hiệu rằng người lái cần nghỉ ngơi.
Người lái xe được theo dõi liên tục để xác định mức độ mệt mỏi bằng camera hồng ngoại hướng vào người lái. Các thuật toán học máy và nhận diện khuôn mặt xác định chính xác mức độ mệt mỏi bằng cách theo dõi các đặc điểm khuôn mặt, chuyển động đầu , chớp mắt và chuyển động mắt của người lái.
Ví dụ trong thế giới thực
Hệ thống phát hiện buồn ngủ của người lái đã được sử dụng trong vài năm nay. Một số nhà sản xuất ô tô lớn quan tâm đến việc giám sát sự tập trung của người lái bao gồm Mercedes Benz, Volvo và Land Rover.
'Hỗ trợ chú ý của Mercedes-Benz là một công nghệ độc quyền có sẵn trên một số xe Benz nhất định giúp giám sát thói quen lái xe của người lái xe và cảnh báo họ bằng cách sử dụng cảnh báo bằng hình ảnh và âm thanh khi phát hiện ra sự thiếu tập trung hoặc mệt mỏi.
Land Rover cũng trang bị hệ thống Giám sát tình trạng người lái, có một loạt cảm biến phát hiện chuyển động mắt và khuôn mặt của người lái để xác định xem người lái có đang không chú ý, mất tập trung hay mệt mỏi hay không.
Chức năng "Cảnh báo người lái" hay DAC của Volvo giám sát chính xác cách vận hành xe. Ví dụ, nó cảnh báo người lái khi xe đang được điều khiển một cách mất kiểm soát bằng màn hình hiển thị, tín hiệu âm thanh và tin nhắn yêu cầu người lái nghỉ giải lao uống trà.
Không giống như một số hệ thống khác, Driver Alert của Volvo không theo dõi mức độ mệt mỏi của người lái mà quan sát kỹ hoạt động của xe.
Ưu điểm và hạn chế của hệ thống Phát hiện buồn ngủ khi lái xe
Có rất nhiều ưu điểm của DDS, và lợi ích đầu tiên xuất hiện trong đầu chúng ta có lẽ là giảm tử vong do mệt mỏi của người lái xe.
Với hệ thống cảnh báo lệch làn đường , có thể tránh được các tai nạn nghiêm trọng và cứu sống người lái xe, hành khách và người đi bộ.
Độ chính xác của hệ thống nằm ở việc huấn luyện thuật toán một cách hiệu quả bằng cách sử dụng một tập hợp các hình ảnh. Tuy nhiên, việc phát triển một hệ thống nhận dạng người lái xe (DDS) mạnh mẽ là không thể nếu khung hình mắt không được thu thập đúng cách và hệ thống không được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn. Hơn nữa, việc định vị trên mắt có thể trở nên khó khăn nếu người lái xe đeo các vật cản như kính bảo hộ hoặc mũ.
Tầm quan trọng của Dữ liệu Đào tạo để xây dựng Mô hình DDS
Tác hại của việc lái xe khi buồn ngủ có thể gây nguy hiểm cho tất cả mọi người trên đường. Người lái xe buồn ngủ cần thời gian để tập trung, phản ứng chậm và không thể đánh giá tốc độ và khoảng cách.
Một người lái xe buồn ngủ không phải lúc nào cũng là người chưa ngủ đủ giấc. Do đó, điều quan trọng là phải phát triển một công cụ để cảnh báo những người lái xe mệt mỏi về nguy hiểm sắp xảy ra. Bạn phải có đủ bộ dữ liệu để đào tạo mô hình học máy và nhận dạng khuôn mặt để thực hiện điều này.
Để đào tạo chính xác mô hình DDS, bạn cần một bộ sưu tập toàn diện các bộ dữ liệu đào tạo (chứa cả hình ảnh buồn ngủ và không buồn ngủ của người) có thể giúp định vị các điểm mốc trên khuôn mặt trên hình ảnh. Phương pháp này giúp hệ thống xác định các đặc điểm khuôn mặt của người lái xe trong các tình huống thời gian thực.
Ngoài ra, vì hệ thống đặc biệt quan tâm đến mắt, tọa độ được hiển thị cho mắt, điều này sẽ giúp phát hiện các giá trị nhấp nháy và mở mắt.
Các tập dữ liệu có chứa hình ảnh có thể giúp hệ thống nhận ra hành động ngáp cũng nên được đưa vào. Ngoài khả năng phát hiện nháy mắt, ngáp cũng là một thông số quan trọng mà hệ thống phải tìm hiểu để đưa ra cảnh báo cho người lái. Một mô hình học máy có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn chính xác và các phương pháp học sâu.
Nhu cầu về một hệ thống phát hiện buồn ngủ của người lái xe chính xác ngày càng tăng. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm các bộ dữ liệu huấn luyện có độ tin cậy cao để sử dụng cho việc huấn luyện các mô hình học máy của họ.
Khi cần độ tin cậy và tính đa dạng của bộ dữ liệu, nhiều nhà cung cấp công nghệ hàng đầu lựa chọn Shaip. Shaip đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình DDS cao cấp với bộ dữ liệu đa dạng, chất lượng ghi nhãn và chú thích hình ảnh cao. Bạn có ý tưởng về một ứng dụng DDS đột phá? Hãy liên hệ với Shaip và khám phá các bộ dữ liệu huấn luyện đa dạng với giá cả cạnh tranh.
