Đồ án tốt nghiệp - Hệ thống theo dõi và phát hiện té ngã thông qua mô hình trí tuệ nhân tạo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH – VIỄN THÔNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ PHÁT HIỆN TÉ NGÃ
THÔNG QUA MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

Sinh viên:

Hướng dẫn:

LÊ MINH NHANH
MSSV: 20119259
PHẠM QUỐC TUẤN
MSSV: 20119304
TS. HUỲNH THẾ THIỆN

TP. HỒ CHÍ MINH - 1/2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH – VIỄN THÔNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ PHÁT HIỆN TÉ NGÃ
THÔNG QUA MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

Sinh viên:

Hướng dẫn:

LÊ MINH NHANH
MSSV: 20119259
PHẠM QUỐC TUẤN
MSSV: 20119304
TS. HUỲNH THẾ THIỆN

TP. HỒ CHÍ MINH - 1/2025

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự Do – Hạnh phúc

Tp. HCM, ngày 8 tháng 1 năm 2025
BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH: CNKT MÁY TÍNH
1. Tên đề tài: Hệ thống theo dõi và phát hiện té ngã thông qua mô hình trí tuệ nhân tạo
2. Tên sinh viên: Lê Minh Nhanh

MSSV: 20119259

Tên sinh viên: Phạm Quốc Tuấn

MSSV: 20119304

3. GVHD: TS. Huỳnh Thế Thiện
4. Hội đồng bảo vệ HĐ 1, phòng D202A, ngày 03 tháng 01 năm 2025
5. Giải trình chỉnh sửa báo cáo đồ án tốt nghiệp:
TT

1

Nội dung góp ý của Hội
đồng
Bổ sung mô tả cho các hình
ở phần kết quả.

Kết quả chỉnh sửa, bổ sung

Ghi chú

Đã bổ sung mô tả cho các hình ở
phần kết quả từ trang 45 đến
trang 57.

Mục tiêu đề tài: cần rõ ràng Đã bổ sung mục tiêu để tài để rõ
2

hơn (hệ thống dự định thiết ràng hơn (hệ thống dự định thiết
kế sẽ có tính năng chi tiết là kế sẽ có tính năng chi tiết là gì)
gì)
Các hình ở chương 2: nếu là

3

hình tham khảo thì cần trích
dẫn nguồn tài liệu tham khảo
ở tiêu đề của hình.

tại trang 1.
Đã bổ sung trích dẫn nguồn tài
liệu tham khảo ở tiêu đề của
hình trong chương 2.

Lưu đồ hình 3.3, 3.4, 3.5: tác
giả nên xem lại hình của Đã bổ sung và sửa lại các lưu đồ
4

điểm “kết thúc”, điều kiện hình 3.3, 3.4, 3.5 tương ứng các
“có, không”, đường đi của trang 36, 37, 38 .
một số nhánh “Đúng”

Số hiệu: BM16/QT-PKHCN-QHQT-NCKH/02

Lần soát xét: 02

Ngày hiệu lực: 01/4/2020

Trang: 1/2

LỜI CẢM ƠN
Thưa thầy cô, khóa luận tốt nghiệp của nhóm với đề tài Hệ thống theo dõi và phát
hiện té ngã thông qua mô hình trí tuệ nhân tạo mà nhóm trình bày chính là kết quả của
cả một quá trình trau dồi và nỗ lực không ngừng của bản thân mỗi người. Nhóm rất may
mắn khi luôn nhận được sự giúp đỡ
...

...
huật toán SSD để nhận diện biển
báo giao thông trong điều kiện thời gian thực, in Hội nghị Quốc gia về Công nghệ
Thông tin, 2020.
[5] D. Chen, Y. Zhang, L. Xu, Real-time Traffic Sign Recognition using Convolutional Neural Networks, in Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016), IEEE, 2016.
[6] W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, SSD: Single Shot Multibox
Detector, in European Conference on Computer Vision (ECCV 2016), 2016.
[7] Viblo, MediaPipe: Live ML Solutions và ứng dụng vẽ bằng Hands Gestures,
2020. [Online]. Available: https://viblo.asia
[8] V. Bazarevsky, F. Zhang, MediaPipe BlazePose: On-device Real-time Body Pose
Tracking, Google AI Blog, Mar. 15, 2020.
[9] S. Liu, Y. Li, Face Detection with Deep Learning: A Survey, Computer Vision and Image Understanding, vol. 191, p. 102907, 2020. [Online]. Available:
https://doi.org
[10] S. Liu, Y. Li, Human Pose Estimation with Deep Learning for Real-Time Applications, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 42,
no. 6, pp. 1317–1332, 2020. [Online]. Available: https://doi.org
[11] Wowza, RTSP: Giải thích về Giao thức phát trực tuyến thời gian thực, 2020.
[Online]. Available: https://wowza.com
[12] Viblo, Bài 5: Tìm hiểu về BlazePose - On-device real-time body pose tracking,
2022. [Online]. Available: https://viblo.asia
[13] Medium, Posture Detection Using PoseNet with Real-Time Deep Learning
Project, 2022. [Online]. Available: https://medium.com
66

[14] R. Srivatsa, D. Niharika, P. Charith, P. B. R. Kumar, Human Pose Estimation in
Fitness Tracking and Guidance, International Research Journal of Modernization
in Engineering Technology and Science, vol. 4, no. 1, Jan. 2022. [Online]. Available: https://www.irjmets.com.
[15] ResearchGate, Human body pose landmark, 2023. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net
[16] T. Thạch, Thuật toán kiểm tra một đa giác lồi trên mặt phẳng tọa độ, 2016.
[Online]. Available: https://tranthachbtx.wordpress.com
[17] A. Wahab, Back to the basics: Why every neural network s out, 2025. [Online]. Available: https://www.linkedin.com
[18] Dotnettutorials.net, Building a Real-World Convolutional Neural Network for Image Classification, 2025. [Online]. Available: https://dotnettutorials.net
[19] ResearchGate, Human body pose landmark, 2023. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net. [Accessed: Dec. 10, 2024].

67