Những chàng trai dùng AI “đánh thức” tài xế

Bốn sinh viên trường ĐH FPT đã phát triển sản phẩm tích hợp AI vào camera lái xe để nhận định mức độ tỉnh táo của tài xế, giúp giảm thiểu tình trạng tai nạn giao thông do người điều khiển xe thiếu tập trung.

Bốn sinh viên nhóm Dimo gồm: Lê Đình Duy, Đỗ Thành Đạt, Vũ Trí Hiền và Hoàng Đức Bình đã sáng tạo sản phẩm mang tên “Driver Behavior Monitoring Assistant”, ứng dụng công nghệ AI để dự đoán mức độ tỉnh táo của tài xế, nhóm đã xuất sắc giành giải Quán quân tại bảng A "FPT Edu Hackathon 2021".

Nhóm sinh viên bắt đầu ấp ủ ý tưởng này sau khi xem những phóng sự về tình trạng các tài xế chở xe hàng đi lại thiếu an toàn. “Chạy cố” được ghi nhận là nguyên nhân chính dẫn đến nhiều vụ tai nạn thương tâm.

Các thành viên nhóm Dimo.

Ý tưởng nhóm xây dựng là giải pháp cho một vấn đề rất cấp thiết trong xã hội hiện nay đó là nhiều tài xế, đặc biệt là các tài xế xe tải, đang làm việc quá mức, dẫn đến sức khỏe không được đảm bảo và tinh thần không đủ tỉnh táo để tham gia giao thông.

Theo đó, Dimo đã xây dựng một hệ thống giúp theo dõi, giám sát tình hình sức khỏe của các tài xế, xem họ có làm việc quá sức hay không, giúp các đơn vị quản lý của họ nắm được tình hình, điều phối nhân lực hợp lý giúp giảm thiểu tai nạn, đảm bảo cả quyền lợi cho người lao động. Hệ thống sẽ sử dụng AI để nhận diện hình ảnh các tài xế, đưa ra cảnh báo nếu họ đang không đủ tỉnh táo.

Hệ thống này gồm 2 camera tích hợp AI và 1 máy tính được lắp đặt trực tiếp trên xe ô tô. Sau khi camera nhận diện khuôn mặt người điều khiển phương tiện, hệ thống sẽ đối chiếu với giấy phép lái xe và xác định danh tính của người đó. Từ đó, hệ thống sẽ nhận định trạng thái tập trung và gửi cảnh báo về các vấn đề sức khoẻ cũng như số giờ lái còn lại trong tầm kiểm soát.

Mô phỏng hệ thống hoạt động của sản phẩm.

“Hệ thống sử dụng AI để nhận diện góc mặt, trạng thái mắt và các hành vi của tài xế khi điều khiển phương tiện, từ đó nhận định mức độ tỉnh táo của tài xế. Những tài xế không đủ tỉnh táo hoặc đang buồn ngủ thường xuất hiện các biểu hiện như mí mắt nặng, hay chớp mắt, dụi mắt, ngáp thường xuyên và khó giữ đầu thăng bằng”, Đình Duy - đại diện nhóm chia sẻ.

Ngoài ra, hệ thống cũng sử dụng kho dữ liệu có sẵn và AI trên camera để xác định các thông tin về trạng thái hoạt động của xe, mật độ giao thông, biển báo… hỗ trợ người điều khiển xe tăng cường tập trung cũng như nhận được các cảnh báo về tốc độ, làn đường, sự cố trên đường cao tốc…

Sáng tạo của nhóm Dimo giành giải Nhất bảng A "FPT Edu Hackathon 2021".

“Đi lệch làn đường, khoảng cách quá gần so với các xe khác cũng là dấu hiệu chứng tỏ tài xế kém tỉnh táo”, Duy khẳng định. Khi các chỉ số này nhận định rằng người điều khiển phương tiện không đảm bảo sức khỏe, hệ thống sẽ lập tức phát cảnh báo trên xe cũng như gửi thông tin về cho đơn vị quản lý, đồng thời lưu lại thông số thống kê mức độ tập trung của tài xế.

Với những chức năng đặc biệt, Driver Behavior Monitoring Assistant sẽ mang đến nhiều lợi ích cho cộng đồng. Người lái xe sẽ được quan tâm hơn về sức khỏe cũng như được thường xuyên theo dõi, đánh giá trạng thái làm việc. Các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ vận tải nhờ giám sát tốt tình hình tài xế còn có thể đưa ra những phương án sử dụng lao động phù hợp. Hơn nữa, hệ thống cũng góp phần giảm thiểu số vụ tai nạn đường bộ với nguyên do tài xế lao động quá sức.

Theo Đình Duy, hiện chưa có giải pháp tối ưu để tăng cường khả năng tập trung cho người lái xe, vì vậy tăng cường cảnh báo và hỗ trợ cho tài xế có thể gián tiếp đem lại hiệu quả. Dù vẫn còn một số hạn chế trong việc phát triển đầy đủ các tính năng mà nhóm mong muốn, hệ thống Driver Behavior Monitoring Assistant vẫn được đánh giá cao về tính ứng dụng, sáng tạo, tốc độ xử lý thông tin và tính chính xác.

Nguồn Sinh viên Việt Nam