Đồ án tốt nghiệp - Mô hình nhận dạng đối tượng sử dụng Huskylens hỗ trợ cho người khiếm thị

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI: MÔ HÌNH NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG SỬ DỤNG

HUSKYLENS HỖ TRỢ CHO NGƯỜI KHIẾM THỊ

GVHD: TS. PHẠM VĂN KHOA
SVTH:

MSSV:

HUỲNH HỮU KHƯƠNG

19161122

LÂM HOÀI SƠN

19161158

TP. Hồ Chí Minh, Tháng 7 năm 2023

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên

MSSV

Huỳnh Hữu Khương

19161122

Lâm Hoài Sơn

19161158

Giảng viên hướng dẫn: TS. Phạm Văn Khoa
1. Tên đề tài: Mô hình nhận dạng đối tượng sử dụng HuskyLens hỗ
trợ cho người khiếm thị
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu:
- Giáo trình kỹ thuật truyền số liệu
- Giáo trình cơ sở ứng dụng IoTs
- Giáo trình thực tập vi xử lý.
- Lập trình điều khiển xa với ESP8266- ESP32 và Arduino
3. Sản phẩm: Mô hình nhận dạng đối tượng hỗ trợ cho người khiếm thị.

TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

i

LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian thực hiện luận văn tốt nghiệp, nhóm thực hiện đề tài nhận
được sự giúp đỡ và hỗ trợ đến từ các thầy cô, sự quan tâm từ gia đình và bạn bè đồng
hành.
Lời đầu tiên, nhóm thực hiện báo cáo xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy
Phạm Văn Khoa, người đã trực tiếp hướng dẫn và giúp đỡ để nhóm thực hiện và hoàn
thành đề tài này. Từ khi bắt đầu đề tài ở bước lựa chọn, nhóm đã được thầy góp ý rất
nhiều để có thể chọn được đề tài phù hợp, và trong quá thực hiện nhóm đã được thầy
hỗ trợ rất nhiều để vượt qua những khó khăn trong khoảng thời gian nghiên cứu và
thực hiện đề tài.
Nhóm thực hiện đề tài cũng muốn gửi tới các thầy cô giảng viên trong trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh và đặc biệt là các thầy cô trong
ngành Công nghệ kỹ thuật Điện tử – Viễn thông lời cảm ơn sâu sắc vì đã tận tâm
truyền đạt những kiến thức cơ sở và chuyên ngành để nhóm có thể ứng dụng nghiên
cứu và thực hiện đề tài này.
Đề tài vẫn còn nhiều thiếu sót nên nhóm mong nhận được nhiều sư góp ý từ
các thầy cô để có thể cải thiện hệ thống nhiều hơn và có tính ứng dụng cao trong thực
tế.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 6 năm 2023

ii

MỤC LỤC
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ............................................................................i
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ ii
MỤC LỤC ................................................................................................................. iii
TÓM TẮT ..
...

...
. Hướng phát triển
Hệ thống được thiết kế còn nhiều không gian để phát triển. Với mong muốn
hệ thống có thể phát triển tốt và được đưa ra ứng dụng thực tế giúp cho người khiếm
thị có thể tự mình tiếp xúc với những vật thể xung quanh cuộc sống của họ mà không
dựa vào người khác, nhóm đã liệt kê ra một vài hướng phát triển cho đề tài.
- Với mục đích sản phẩm gọn, nhẹ, tiện lợi phù hợp cho người khiếm thị mang
theo bên mình để hòa nhập với cuộc sống xung quanh, thì có thể thiết lập hệ thống
thành một sản phẩm đeo như vòng tay hay vòng đeo trán, nhưng với chức năng của
HuskyLens không thể đáp ứng được nên có thể thay thế một camera AI tốt hơn để
sản phẩm gọn nhẹ hơn.
- Bổ sung thêm tính năng dẫn đường cho sản phẩm để hỗ trợ người khiếm thị
di chuyển.
- Bổ sung thêm tính năng nhận biết, cảnh báo nguy hiểm.
- Khắc phục hạn chế về số lượng đối tượng được nhận diện.
- Có thể sử dụng nút nhấn Bluetooth để có thể nhấn nút tiện hơn.

60

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Arduino. (2023). Arduino Mega 2560 Rev3.
Arduino. (2023). Arduino Nano.
Arduino. (2023). Arduino Uno R3.
Dr.T.Prem Jacob, D. D. (2021). An AI-Powered Smart Camera for Object
Detection. IEEE.
Hiền, H. (2019, 10 10). Việt Nam có khoảng 2 triệu người mù và thị lực kém. From
https://t5g.org.vn/viet-nam-co-khoang-2-trieu-nguoi-mu-va-thi-luc-kem
javaTpoint. (n.d.). K-Nearest Neighbor(KNN) Algorithm for Machine Learning.
From https://www.javatpoint.com/k-nearest-neighbor-algorithm-formachine-learning
Josefin Dandanell, A. H. (2021). A Braille translation aid. KTH Royal Institute of
Technology. School of Industrial Engineering and Management.
MathWorks. (n.d.). Object Recognition. From
https://www.mathworks.com/solutions/image-video-processing/objectrecognition.html
Nguyen, H. (2021, 3 18). K-Nearest Neighbors (KNN). (Data Science Basic) From
https://datasciencebasic.com/?p=134
Robot, D. (2020). Gravity: HUSKYLENS with Silicone Case.
Robot, D. (2021, 6 20). DFR0299 DFPlayer Mini. From
https://wiki.dfrobot.com/DFPlayer_Mini_SKU_DFR0299
Robot, D. (2022, 07 29). Safety Helmt Reminder | Study Pack of HUSKYLENS for
micro:bit 09. From https://edu.dfrobot.com/makelog-308713.html
tutorialspoint. (n.d.). Artificial Intelligence - Overview. From
https://www.tutorialspoint.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence_
overview.htm

61

PHỤ LỤC
Code hệ thống phần cứng và video kết quả hoạt động của mô hình:
https://drive.google.com/drive/folders/1-BIWlhvGqcaFFxSeAt4UyeiSU2EZ-9BL
Check đạo văn:

62

63