TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG
-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ
CẢNH BÁO CHO TÀI XẾ ĐƯỜNG DÀI
ỨNG DỤNG PHẦN CỨNG JETSON NANO
NGÀNH HỆ THỐNG NHÚNG &amp IOT
Sinh viên: PHẠM THANH HÀ
MSSV: 20139073
TRẦN ĐỨC HIẾU
MSSV: 20139074
Hướng dẫn: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2024

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG
-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ
CẢNH BÁO CHO TÀI XẾ ĐƯỜNG DÀI
ỨNG DỤNG PHẦN CỨNG JETSON NANO
NGÀNH HỆ THỐNG NHÚNG &amp IOT
Sinh viên: PHẠM THANH HÀ
MSSV: 20139073
TRẦN ĐỨC HIẾU
MSSV: 20139074
Hướng dẫn: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2024

ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH – VIỄN THÔNG

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên:

Phạm Thanh Hà

MSSV: 20139073

Trần Đức Hiếu

MSSV: 20139074

Chuyên ngành:

Hệ thống nhúng &amp IoT

Lớp: 20139B

Hệ đào tạo:

Đại học chính quy

Giảng viên hướng dẫn:

ThS. Trương Quang Phúc

Ngày nhận đề tài:

15/02/2024

Ngày nộp đề tài:

09/06/2024

1. Tên đề tài: “Xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo cho tài xế đường dài
ứng dụng phần cứng jetson nano”
2. Nội dung thực hiện đề tài:
 Thiết kế và thi công phần cứng mô hình giám sát và cảnh báo.
 Tìm hiểu YOLOv8 và bài toán phát hiện đối tượng, mô hình có khả
năng nhận diện ba trạng thái của tài xế: ngủ gật, tỉnh táo, ngáp.
 Thiết kế giao diện website cho người dùng giám sát theo dõi.
 Viết báo cáo.
3. Sản phẩm:
 Hệ thống giám sát và cảnh báo cho tài xế đường dài
 Quyển báo cáo tốt nghiệp
Tp HCM, ngày 10 tháng 06 năm 2024
Giảng viên hướng dẫn

ThS. Trương Quang Phúc

i

ii

LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình hoàn thiện đồ án tốt nghiệp với đề tài “XÂY DỰNG HỆ
THỐNG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO CHO TÀI XẾ ĐƯỜNG DÀI ỨNG
DỤNG PHẦN CỨNG JETSON NANO”, chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân
thành và sâu sắc nhất đến với ThS. Trương Quang Phúc, người đã đồng hành,
hướng dẫn và định hướng cho chúng tôi trong suốt quá trình thực hiện đồ án. Mặc
dù với lượng kiến thức còn hạn chế nhưng nhờ có sự góp ý, giúp đỡ của thầy mà
nhóm chúng tôi đã vượt qua được những thách thức để đạt được kết quả tốt. Nhóm
chúng tôi cũng xin cảm ơn đến đội ngũ giảng viên khoa Điện – Điện tử đã xây
dựng cho chúng tôi nền tảng kiến
...

...
trình này tốn khoảng 15 phút.
- Nhấn Cancel để tắt hộp thoại cảnh báo của Windown dưới đây.

Sau khi thẻ nhớ đã được ghi, Tiến hành thiết lập Developer kit.
 THIẾT LẬP VÀ KHỞI ĐỘNG LẦN ĐẦU
Có hai cách để tương tác với bộ công cụ dành cho nhà phát triển:
-

Có gắn màn hình, bàn phím và chuột

-

Ở headless mode thông qua kết nối từ máy tính khác.

Bạn có thể tiến hành thiết lập ban đầu theo một trong hai cách.

87

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

S. Klauer, T. A. Dingus, T. V. Neale, J. Sudweeks and D. J. Ramsey,
The Impact of Driver Inattention on Near-Crash/Crash Risk: An
Analysis Using the 100-Car Naturalistic Driving Study Data, Virginia
Tech Transportation Institute, 2006.

[2]

V. Duẩn, Không được lái xe đêm quá 3 giờ liên tục, Báo NGƯỜI
LAO ĐỘNG, 08 08 2023. [Online]. Available: https://nld.com.vn/thoisu/khong-duoc-lai-xe-dem-qua-3-gio-lien-tuc20230807215138259.htm. [Accessed 16 04 2024].

[3]

T. Q. Định and N. Đ. Quang, “HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TÌNH
TRẠNG NGỦ GẬT CỦA LÁI XE”, Tạp chí Khoa học Đại học cần
Thơ, no. số p.h CĐ Công nghệ TT (2015), pp. 160-167, 2015.

[4]

B. Y. TĨNH, V. V. ĐỒNG and N. V. ĐÔNG, XÂY DỰNG HỆ
THỐNG ĐỊNH VỊ, DẪN ĐƯỜNG, TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC
VÀ BẢN ĐỒ, no. 51-3/2022, 2022.

[5]

F. Safarov, F. Akhmedov, A. B. Abdusalomov, R. Nasimov and Y.
I. Cho, Real-Time Deep Learning-Based Drowsiness Detection:
Leveraging Computer-Vision and Eye-Blink Analyses for Enhanced
Road Safety, Sensors (Basel), vol. 6459, no. PMC10384496, 2023.

[6]

H. Zohari, B. Zohari, F. Bin and M. Nazri, GPS Based Vehicle
Tracking System, International Journal of Innovative Research in
Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, vol.
9, no. 6, pp. 1-5, 2021.

[7]

M. Harikrishnan and V. P. Gopi, Vehicle Vibration Signal
Processing for Road Surface Monitoring, IEEE Sensors Journal, vol.
17, no. 16, pp. 5192 - 5197, 2017.

[8]

P. D. Khanh. [Online]. Available:
https://phamdinhkhanh.github.io/2020/03/09/DarknetAlgorithm.html.

88

[9]

V. Hoang. [Online]. Available: https://viblo.asia/p/tim-hieu-veyolo-trong-bai-toan-real-time-object-detection-yMnKMdvr57P.

[10]

CSDN, [Online]. Available:
https://blog.csdn.net/qq_29788741/article/details/128626422.

[11]

Điện tử tương lai, [Online]. Available:
https://dientutuonglai.com/giao-tiep-uart-la-gi.html.

[12]

DigiKey, [Online]. Available:
https://www.digikey.be/fr/maker/projects/what-is-a-realtime-operatingsystem-rtos/28d8087f53844decafa5000d89608016.

89