Đồ án tốt nghiệp - Nghiên cứu thử nghiệm hệ thống cảnh báo sớm va chạm trên ô tô bằng công nghệ AI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG CẢNH BÁO
SỚM VA CHẠM TRÊN Ô TÔ BẰNG CÔNG NGHỆ AI

GVHD: Th.S LÊ QUANG VŨ
SVTH: PHẠM XUÂN HOÀI
MSSV: 20145174
SVTH: NGUYỄN PHƯỚC THẠNH
MSSV: 20145722

TP. Hồ Chí Minh, Tháng 1 năm 2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Ngành: Công nghệ Kỹ thuật ô tô

NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG CẢNH BÁO
SỚM VA CHẠM TRÊN Ô TÔ BẰNG CÔNG NGHỆ AI

GVHD: Th.S LÊ QUANG VŨ
SVTH: PHẠM XUÂN HOÀI
MSSV: 20145174
SVTH: NGUYỄN PHƯỚC THẠNH
MSSV: 20145722

TP. Hồ Chí Minh, Tháng 1 năm 2025

LỜI CẢM ƠN
Lời nói đầu tiên chúng tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn tới các quý thầy cô Khoa Cơ
khí động lực Trường Đại Học Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh. Vì trong suốt
khoảng thời gian theo đuổi con đường học vấn tại giảng đường đại học này đến hiện tại,
thầy cô là những người lái đò luôn bên cạnh truyền đạt cho chúng tôi từ những kiến thức
nền tảng cơ bản của ngành ô tô đến những môn chuyên ngành, mà còn bổ sung cho thêm
cho chúng tôi những kỹ năng thực tế, cần thiết cho công việc tương lai. Đặc biệt, chúng tôi
xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Giảng viên hướng dẫn, Thạc Sĩ Lê Quang Vũ. Trong suốt
quá trình thực hiện đồ án khoá luận tốt nghiệp, Thầy đã tận tâm hỗ trợ đưa ra những góp ý,
giúp đỡ và động viên tinh thần, tạo điều kiện cho chúng tôi nắm bắt được những kiến thức
mới cần thiết để hoàn thiện đề tài của mình. Với sự cố gắng của nhóm và sự giúp đỡ nhiệt
tình từ các thầy cô, kết quả nghiên cứu đã đạt được những thành tựu như mong muốn. Tuy
nhiên, điều kiện thời gian cũng như kinh nghiệm còn hạn chế, nên không thể tránh khỏi
những thiếu sót. Chúng tôi rất mong có được những đóng góp chân thành và công tâm của
quý thầy cô để đồ án của chúng tôi có thể hoàn thiện hơn.
Nhóm chúng tôi xin chân thành cảm ơn.
Nhóm sinh viên thực hiện
Phạm Xuân Hoài
Nguyễn Phước Thạnh

i

TÓM TẮT
Hơn nửa thế kỷ đã trôi qua kể từ khi dây đai an toàn được đưa vào sử dụng, đánh dấu
một bước ngoặt quan trọng trong việc bảo vệ tính mạng người lái và hành khách. Ngày nay,
với sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ điện tử, các giải pháp an toàn trên xe hơi không
ngừng được cải tiến, mang lại những đột phá đáng kể. Một trong số đó là sự ra đời của hệ
thống cảnh báo sớm va chạm (Pre-Collision System) – một thành tựu công nghệ hiện đại
do các tập đoàn ô tô lớn phát triển. Hệ thống này hứa hẹn sẽ trở thành cô
...

...
w warning_zone.getWidth() or h warning_zone.getHeight():
warning_zone.set_name(DANGER ZONE)
92

danger_detected = True

if warning_zone.isOverlap(Zone(Point(x, y), Point(x + w, y + h))):
alarm_playing = True
# Điều kiện phát âm cảnh báo
current_time = time.time()
if danger_detected and alarm_playing:
if current_time - last_alarm_time = 0.5: # Phát âm cảnh báo cách nhau 5 giây
playsound(f{object_name}_alert.mp3, block=False)
last_alarm_time = current_time

if len(indices) == 0:
warning_zone.set_name(Warning Zone)
alarm_playing = False

# Vẽ vùng cảnh báo
top_left = warning_zone.tl_point.getPoint()
bottom_right = warning_zone.br_point.getPoint()
cv2.rectangle(frame, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, warning_zone.name, (top_left[0], top_left[1] - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

cv2.putText(frame, fFPS: {current_fps:.1f}, (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

return frame, current_fps, alarm_playing, last_alarm_time

def gstreamer_pipeline(
93

sensor_id=0,
capture_width=1920,
capture_height=1080,
display_width=940,
display_height=480,
framerate=60 / 1,
flip_method=2,
):
return (
fnvarguscamerasrc sensor-id={sensor_id} !
fvideo/x-raw(memory:NVMM),

width=(int){capture_width},

height=(int){capture_height}, framerate=(fraction){framerate}/1 !
fnvvidconv flip-method={flip_method} !
fvideo/x-raw,

width=(int){display_width},

height=(int){display_height},

format=(string)BGRx !
fvideoconvert !
fvideo/x-raw, format=(string)BGR ! appsink
)

def main():
pipeline = gstreamer_pipeline(flip_method=0)
video_capture = cv2.VideoCapture(pipeline, cv2.CAP_GSTREAMER)

if not video_capture.isOpened():
print(Error: Unable to open camera. Check the connection and pipeline.)
return

detector = ObjectDetector(input_width=224, input_height=224)
warning_zone = Zone(Point(260, 110), Point(680, 470))
94

alarm_playing = False
last_alarm_time = time.time() # Khởi tạo thời gian phát cảnh báo lần đầu

print(Starting real-time detection...)
print(Press q to quit.)

while True:
ret, frame = video_capture.read()
if not ret:
print(Error: Unable to capture frame.)
break

detected_frame, fps, alarm_playing, last_alarm_time = detector.detect(
frame, warning_zone, alarm_playing, last_alarm_time
)
cv2.imshow(Detection, detected_frame)

if cv2.waitKey(1) &amp 0xFF == ord(q):
break

video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == __main__:
main()

95