BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề tài: “ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH GIÁM SÁT CÔNG NHÂN
ĐỘI MŨ BẢO HỘ LAO ĐỘNG”

Giảng viên hướng dẫn:

ThS. PHAN THỊ THU THUỶ

Sinh viên thực hiện:

THẠCH EC MÔ NIN

MSSV:

18146411

Lớp:

181462B

Sinh viên thực hiện:

MAI PHƯỚC THỌ

MSSV:

18146381

Lớp:

181462A

Khoá:

2018 – 2022

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 08/2023

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY

Độc lập - Tự do – Hạnh phúc

Bộ môn Cơ điện tử

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Học kỳ 2/năm học 2022-2023
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Phan Thị Thu Thuỷ (0243) – 0903130454
Sinh viên thực hiện:
1. Thạch Ec Mô Nin

MSSV: 18146411

Điện thoại: 0975356377

2. Mai Phước Thọ

MSSV: 18146381

Điện thoại: 0788900844

1. Mã số đề tài:
– Tên đề tài:
22223DT169 - Ứng dụng xử lý ảnh giám sát công nhân đội mũ bảo hộ lao động
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
-

Tài liệu deep learning, thuật toán liên quan mạng nơ-ron tích chập (CNN),

-

MobileNetV1-V2,…để xử lý và phân loại đối tượng.
Dữ liệu ảnh: ảnh người đang đội mũ, người đội mũ lưỡi trai và người không đội mũ
làm tập dữ liệu huấn luyện, tập dữ liệu kiểm tra cho mô hình.
Đối tượng: người đội mũ bảo hộ nhựa.

-

Thiết bị giám sát: camera.

-

3. Nội dung chính của đồ án:
-

Tổng quan về bài toán giám sát sử dụng mũ bảo hộ lao động trong nước ngoài nước.
Thiết kế hệ thống giám sát bao gồm camera, màn hình hiển thị, máy chủ Raspberry.

-

Thiết kế tạo mô hình máy học nhận diện người đang đội mũ và người không đội mũ.
Thử nghiệm và đánh giá độ chính xác của hệ thống giám sát.
Kết luận và hướng phát triển.

4. Các sản phẩm dự kiến:
Báo cáo thuyết minh, file trình chiếu, mạch điều khiển, mô hình đồ án, bản vẽ (nếu có)
5. Ngày giao đồ án: 15/03/2023
6. Ngày nộp đồ án: 15/07/2023
7. Ngôn ngữ trình bày:

Bản báo cáo:

Tiếng Anh

i



Tiếng Việt



Trình bày bảo vệ:

Tiếng Anh



Tiếng Việt



TRƯỞNG KHOA

TRƯỞNG BỘ MÔN

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, ghi rõ họ tên)

Được phép bảo vệ ....................................................................
(GVHD ký, ghi rõ họ tên)

i

LỜI CAM KẾT
-

Tên đề tài: Ứng dụng xử lý ảnh giám sát công nhân đội mũ bảo hộ lao động

-

GVHD: ThS. Phan Thị Thu Thuỷ

-

Họ và tên sinh viên: Mai Phước Thọ

-

MSSV: 18146381
Lớp: 181462A
Địa chỉ sinh viên: An Bình, Hoà Bình, Chợ Mới, An Giang
Số điện thoại liên lạc
...

...
ôn mặt (box)
#dựa trên tọa độ và kích thước khuôn mặt
boxes.append(box)
#thêm box vào danh sách boxes
faces = []
#tạo dnah sách khuôn mặt rỗng
face = rgb[y-120:y+h+20, x-20:x+w+20]
#lấy khuôn mặt từ rgb với hình chử nhật giới hạn khuôn mặt
if face.size == 0:
continue
#kiểm tra kích thước của khuôn mặt có khác 0 hay không,

XXIII

#nếu = 0 là không có khuôn mặt tiếp tục chạy khuôn mặt khác
face = cv2.resize(face, (224, 224))
#thay đổi kích thước thành 224x224
face = img_to_array(face)
#khuôn mặt được chuyển đổi thành mảng numpy
face = preprocess_input(face)
#tiền xử lý khuôn mặt
faces.append(face)
#thêm khuôn mặt vào danh sách khuôn mặt
faces = np.array(faces, dtype=float32)
#faces chuyển thành mảng numpy và kiểu dữ liệu là float32
preds = maskNet.predict(faces, batch_size=2) #ví dụ preds = [0.3,0.7]
#dự đoán kết quả cho danh sách faces bằng model NonBH.model
#có 2 mẫu đầu vào (batch_size=2)
for pred in preds:
(a, b) = pred
#giá trị dự đoán được gán cho các biến a và b.
label = OK if a b else NotOK
if label == NotOK:
#nếu kết quả khuôn mặt trong frame được xác định là notok
#thi nhận dạng tên khuôn mặt đó bằng hàm con face_recog(rgb, boxes)
#có kết quả gán vào name
color = (0, 0, 255)
name = face_recog(rgb, boxes)
else:
#ngược lại gán color màu xanh
color =(0, 255, 0)
cv2.putText(frame, name, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 255,
0), 2)

XXIV

#ghi chữ trên frame ghi name vị trí (x, y-10),
#có FONT_HERSHEY_SIMPLEX có kích thước 75% kích thước ban đầu,
#màu xanh, độ đậm 2
cv2.rectangle(frame, (x-20,y-120), (x+w+20, y+h+20),color, 2)
#vẽ hình chữ nhật trên khung hình cso tọa độ trên
#có màu là color, độ đậm 2
label = {}: {:.2f}%.format(label, max(a,b) * 98)
#chuỗi chứa thông tin độ chính xác dự đoán hiển thị đến 2 chữ số sau dấu thập phân
cv2.putText(frame, label, (x, y+50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2)
#ghi chữ trên frame ghi label vị trí (x, y+50),
#có FONT_HERSHEY_SIMPLEX có kích thước 90% kích thước ban đầu,
#có màu là color, độ đậm 2
cv2.imshow(Frame, frame)
#hiển thị khung hình được lưu trong biến frame trong cửa sổ có tên là Frame
if mouse_clicked:
break
key = cv2.waitKey(1) &amp 0xFF
#chờ một phím được nhấn trong khoảng thời gian
#1 millisecond và trả về mã ASCII của phím đó
#lấy 8 bit thấp nhất của mã
if key == ord(q):
break
#nếu phím q được nhấn ngắt khỏi vòng lặp
cv2.destroyAllWindows()#các cửa sổ được giải phóng sau khi chương trình kết thúc
vs.stop() #tắt quá trình stream video

XXV