Với chức năng ứng dụng công nghệ AI để dự đoán mức độ tỉnh táo của tài xế, sản phẩm “Driver Behavior Monitoring Assistant” do bốn sinh viên nhóm Dimo (Liên quân của Đại học FTP Hà Nội và Đại học FPT Cần Thơ) sáng tạo đã giành giải Quán quân tại bảng A “FPT Edu Hackathon 2021”.
Xuất phát từ 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. Điều này là nguyên nhân cho nhiều vụ tai nạn đáng tiếc xảy ra.
Chính vì vậy, 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, giảm thiểu tai nạn, đảm bảo cả quyền lợi cho người lao động.
Theo đó, hệ thống Driver Behavior Monitoring Assistant gồm 2 camera tích hợp AI và 01 máy tính được lắp đặt trực tiếp trên xe ô tô, 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.
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.
Cụ thể, 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.
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.
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,…
Theo Lê Đình Duy – đại diện nhóm cho biết: “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”.
Có thể thấy, từ những chức năng đặc biệt, hệ thống Driver Behavior Monitoring Assistant sẽ mang đến nhiều lợi ích cho cộng đồng. Vừa giúp người lái xe được quan tâm hơn về sức khỏe, được thường xuyên theo dõi, đánh giá trạng thái làm việc, vừa giúp các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ vận tải giám sát tốt tình hình tài xế và 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.
FPT Edu Hackathon là cuộc thi lập trình dành cho học sinh, sinh viên, học viên của toàn Tổ chức giáo dục FPT (FPT Edu) trên mọi miền đất nước, được tổ chức theo mô hình Hackathon nổi tiếng của thế giới. Thách thức của cuộc thi nằm ở việc các thí sinh phải phát triển một sản phẩm công nghệ trong thời gian ngắn, cạnh tranh về tốc độ, độ sáng tạo và tính hoàn thiện của ứng dụng, nhằm giải bài toán được cuộc thi đặt ra.
FPT Edu Hackathon 2021 với chủ đề Dùng AI nhận diện hình ảnh, thí sinh tham gia 3 vòng gồm: vòng lọc ý tưởng, vòng sơ kết và vòng chung kết với tổng giá trị giải thưởng lên đến hơn 150 triệu đồng.
Hà Ly
