Page 93 - Tạp chí Giao Thông Vận Tải - Số Tết Âm Lịch

SỐ 1+2 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Nghiên cứu thử nghiệm thiết bị cảnh báo nguy hiểm

ứng dụng xử lý ảnh trên thiết bị biên KIT rasberry Pi

(*)
n TS. TRẦN QUỐC THỊNH; ThS. VÕ QUANG SƠN ; ThS. HỒ THÀNH TRUNG
Trường Đại học Giao thông vận tải
Email: quangsonktdt@utc.edu.vn
(*)

nạn không đáng có.
TÓM TẮT: Trong những năm gần đây, xử lý ảnh Xử lý ảnh và nhận dạng đối tượng là một lĩnh vực
cũng như bài toán nhận dạng có vai trò quan trọng
trong nhiều ứng dụng thực tế, như các bài toán về đang phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực thị giác máy
an ninh, giám sát, các phương tiện tự hành, nhận tính và các ứng dụng thời gian thực. Xử lý ảnh đóng vai trò
dạng đối tượng... Mặt khác, sự phổ biến và hiệu quả quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế của khoa học
của KIT Raspberry Pi - là một máy tính nhúng nhỏ kỹ thuật và đời sống thường ngày. Các ứng dụng an ninh
gọn, chạy hệ điều hành mở, trang bị bộ xử lý mạnh giám sát, đo lường, điều khiển được giới thiệu trong thời
mẽ cho phép ứng dụng nó trong các bài toán xử gian qua bởi các nhóm nghiên cứu [1,2].
lý ảnh. Đồng thời, tính toán biên - Edge Computing đang

Bài báo đề xuất thử nghiệm thiết bị cảnh báo nguy ngày càng trở nên phổ biến hơn, do tính hiệu quả khi sử
hiểm sử dụng KIT Raspberry Pi cho phép bảo đảm an dụng tính toán biên để thực hiện phân tích dữ liệu theo
toàn các khu vực như: Đường ray tàu hỏa, công trường… thời gian thực với độ trễ thấp. Điện toán biên đề cập đến

TỪ KHÓA: Raspberry Pi, phát hiện người, tính toán biên. các công nghệ cho phép thực hiện tính toán và xử lý cục
bộ dữ liệu gần với nguồn tạo ra dữ liệu [3]. So với mô hình
ABSTRACT: In recent years, image processing
has played an important role in many practical điện toán đám mây Cloud-Computing thực hiện phân tích
applications of science technology, as well as video thời gian thực có độ trễ truyền dữ liệu cao và các lo
in everyday life such as: Security, surveillance, ngại về quyền riêng tư thì mô hình tính toán biên được
autonomous vehicles, object recognition... On the xem như là một giải pháp tiềm năng và thích hợp hơn. Các
other hand, Raspberry Pi is a compact single-board giải pháp tính toán biên được triển khai gần với các thiết
computer (SBC) that allows us to perform image bị đầu cuối, làm giảm độ trễ liên quan và giảm lượng băng
processing applications, running in real time with thông Internet yêu cầu của các thiết bị và mang lại khả
low latency and low power requirements.
năng thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
This paper propose an idea for implementing Phát hiện người là một nhiệm vụ quan trọng cho
a smart warning device using the Raspberry Pi, nhiều ứng dụng giám sát, bao gồm nhận diện hành động
which is able of detecting and tracking person bất thường, đảm bảo an toàn cho con người, phát hiện
in dangerous areas such as: Railway tracks and xâm nhập vào khu vực an ninh. Nhiệm vụ này thu hút sự
construction sites.
quan tâm nghiên cứu lớn trong các lĩnh vực khác nhau
KEYWORDS: Raspberry Pi, detect person, edge triển khai trên các thiết bị biên [4, 5].
computing. Bài báo này đề xuất một mô hình mạng neural tích
chập - CNN để phát hiện người, sử dụng YOLOv8, triển khai
trên thiết bị biên là Kit Raspberry PI 4B. Đây là máy tính
nhúng nhỏ gọn, chạy hệ điều hành mở, trang bị bộ vi xử
lý mạnh mẽ, tiêu thụ điện năng thấp - là một thiết bị biên
hiệu quả để thực hiện bài toán phát hiện người trong thiết
1. ĐẶT VẤN ĐỀ bị cảnh báo nguy hiểm [6, 7].
Hiện nay, các thiết bị an ninh, giám sát là giải pháp
hiệu quả và thông minh để đảm bảo an toàn cho con 2. NỘI DUNG CÁC VẤN ĐỀ TRIỂN KHAI
người tại các khu vực nguy hiểm. Các thiết bị này có khả Hình 2.1 dưới đây miêu tả mô hình và nguyên lý hoạt
năng phát hiện chuyển động trong khu vực nguy hiểm và động của thiết bị. Camera sẽ thu thập dữ liệu hình ảnh và
kích hoạt cảnh báo, nhằm đảm bảo an ninh và tránh tai đưa đến xử lý tại Kit Raspberry Pi để phát hiện đối tượng là

92