Page 95 - Tạp chí Giao Thông Vận Tải - Số Tết Âm Lịch

SỐ 1+2 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

thành 118k hình ảnh cho mục đích huấn luyện và 5k cho
xác thực. Đối với bài toán phát hiện người, 66.809 hình ảnh
con người đã được sử dụng, trong đó có 64.115 hình ảnh
được dùng cho quá trình huấn luyện, phần còn lại được
dùng cho xác thực. Do nghiên cứu này chỉ tập trung vào
đối tượng là con người, chúng tôi đã tạo một bộ dữ liệu tùy
chỉnh và huấn luyện lại mô hình với lớp cụ thể: “person”.
2.4. Thuật toán
Ban đầu, Raspberry Pi hoạt động ở chế độ Chờ (Idle
Mode) với tốc độ 1 khung hình/2s và liên tục kiểm tra tín
hiệu từ cảm biến PIR nhằm phát hiện chuyển động. Nếu
cảm biến PIR phát hiện chuyển động, nó sẽ chuyển sang Hình 2.6a: Thiết bị Cảnh báo
chế độ Cảnh báo (Warning Mode), tăng tốc độ lên 1 khung
hình/giây và tiếp tục kiểm tra qua camera để phát hiện
người trong khu vực đã khoanh vùng. Nếu phát hiện có
người, hệ thống sẽ gửi cảnh báo và kích hoạt chế độ Theo
dõi (Tracking Mode) để giám sát cho đến khi không còn
người nào trong vùng nguy hiểm.

Hình 2.6b: Chương trình phần mềm
Chúng tôi đã thực hiện thêm các thử nghiệm để kiểm
tra mối quan hệ giữa các phiên bản khác nhau của YOLO
với độ chính xác và thời gian phản hồi. Bảng 2.1 cho thấy
rõ điều này. Theo đó, YOLOv8n cung cấp độ chính xác tốt
và thời gian phản hồi nhanh nhất. Xu hướng này tương tự
như trong các nghiên cứu khác [13, 14].
Bảng 2.1. Thử nghiệm với các phiên bản của YOLO
Độ chính xác Thời gian đáp
STT Phiên bản YOLO (%) ứng (s)

1 YOLO v4-tiny 83 1,3

2 YOLO v5 82 1,2

1 YOLO v6 85 1,2

1 YOLO v8n 90 0,9

Hình 2.5: Lưu đồ thuật toán Hình 2.7 trình bày các thử nghiệm được thực hiện
2.5. Thực hiện trong phòng thí nghiệm của trường đại học. Thiết bị có
Hình 2.6a bên dưới thể hiện thiết bị Cảnh báo nguy thể phát hiện khi có người di chuyển ở khu vực phía trước
hiểm. Thiết bị gồm có Kit xử lý RaspberryPi 4, camera Pi phòng thí nghiệm và đưa ra cảnh báo. Mặc dù cần thực
v2, cảm biến PIR sensor, màn hình hiển thị, rơ-le cảnh báo. hiện thêm các thí nghiệm bổ sung, kết quả ban đầu cho
Chương trình phần mềm khi hoạt động theo Hình 2.6b. thấy thiết bị có khả năng đưa ra cảnh báo tại các khu vực
Như có thể thấy trong Hình 2.6b và 2.7, thiết bị có thể phát nguy hiểm được xác định trước, như đường ray tàu điện,
hiện và theo dõi con người trong khu vực chọn trước. công trường xây dựng.

94