Trưởng thành từ say mê nghiên cứu khoa học

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đang diễn ra mạnh mẽ trên thế giới với những đột phá chưa từng có về công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Máy học tập (Machine Learning), Thị giác máy tính (Computer Vision), Internet vạn vật (IoT) đã có những tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực đời sống xã hội. Theo đó, xử lý ảnh và trí tuệ thông minh nhân tạo sẽ khai thác được tính tiện ích của công nghệ mới ở nhiều phương diện, nhiều lĩnh vực, ứng dụng trong mọi mặt của đời sống, dần thay thế các công nghệ cũ, kể cả con người trong lĩnh vực liên quan đến việc nhận dạng thuộc tính của đối tượng, phân loại đối tượng, phát hiện đối tượng… Thực tiễn trên đã được 2 em học sinh trường THPT Nguyễn Đình Chiểu: Vũ Anh Vy lớp 10/2, Lê Huỳnh Yến Nhi lớp 11/11 tiếp cận và tìm hiểu dưới góc nhìn nghiên cứu khoa học. Tuy mới vào học lớp 10 nhưng Vũ Anh Vy, nhà ở xã Phú An Hòa, huyện Châu Thành đã sớm thể hiện năng khiếu và lòng say mê nghiên cứu, tinh thần ham học hỏi, thích nghiên cứu, khám phá đã giúp Anh Vy nhanh chóng kết nhóm với Yến Nhi vốn là 1 học sinh phổ thông, hiện ngụ tại xã Nhơn Thạnh, Tp Bến Tre nhưng đã có nhiều kinh nghiệm khi tham gia hoạt động trong nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre với sự dẫn dắt của các bậc đàn anh, đàn chị đi trước như Nguyễn Hoàng Luân, sinh viên trường ĐH HUTECH, nhà ở xã Phú Nhuận, Nguyễn Mai Thi, học sinh lớp 12 cùng Trường THPT Nguyễn Đình Chiểu. Với tư cách thành viên dự nguồn của nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre, Anh Vy và Yến Nhi đã cùng nhau đăng ký thực hiện đề tài: “Thiết lập hệ thống giám sát, nhắc nhở, ghi nhận người vi phạm luật giao thông ứng dụng IP-DNN” để góp phần hạn chế xảy ra tai nạn giao thông (TNGT) dưới sự hướng dẫn của thầy Bùi Văn Tròn, giáo viên Vật Lý nhà trường.

image
Anh Vy (trái) và Yến Nhi trong 1 buổi sinh hoạt của nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre (Ảnh STT).


Đề tài nghiên cứu của Anh Vy và Yến Nhi hướng đến mục tiêu chế tạo một thiết bị hỗ trợ nhắc nhở, giúp người tham gia giao thông thực hiện nghiêm pháp luật về bảo đảm nhưng an toàn giao thông (ATGT) bên cạnh việc áp dụng đội mũ bảo hiểm và gần đây là cấm uống rượu khi tham gia giao thông đã được triển khai sâu rộng trong toàn xã hội nhưng TNGT vẫn luôn là một trong những vấn nạn nhức nhối. Nguyên nhân của thực trạng trên là việc vận động truyền thông, giáo dục ý thức người tham gia giao thông chưa thể chuyển đổi thành hành vi, các lỗi đi không đúng phần đường, làn đường không làm chủ tay lái, vượt, dừng đèn đỏ không đúng quy định vẫn xảy ra dù cho đến nay các biện pháp giáo dục nâng cao nhận thức, thực hiện các chế tài theo qui định pháp luật đã được thực hiện… Ý tưởng nghiên cứu của nhóm là đưa ra một kênh tác động mới với hiệu ứng của các yếu tố kỹ thuật giúp nâng cao ý thức người tham gia giao thông bằng một hệ thống giám sát, nhắc nhở, cảnh báo, hướng dẫn, ghi nhận tham gia giao thông tự động.


Ở đề tài này, nhóm thực hiện đã khảo sát tình trạng vượt đèn đỏ, dừng đèn đỏ không đúng quy định gây ra nhiều vụ TNGT thương tâm, thiệt hại nặng nề về tính mạng và tài sản cũng như ảnh hưởng đến tương lai và đe dọa sự phát triển bền vững của xã hội…


Nghiên cứu tại 5 chốt đèn giao thông trong thành phố Bến Tre, nhóm thu thập được số liệu các trường hợp xe cán vạch dừng khi đèn đỏ và số xe vượt đèn đỏ được như sau:

 image
 Bảng Số liệu thống kê số trường hợp vi phạm vượt đèn đỏ tại 5 giao lộ ở TP Bến Tre (Nguồn: nhóm nghiên cứu).


Từ số liệu khảo sát tại 5 giao lộ ở TP Bến Tre, số lượt vi phạm vượt đèn đỏ của xe đạp điện, xe gắn máy, xe ô tô, xe khách và xe tải trong thời gian khảo sát trung bình là 198 lượt cho thấy đây là một vấn đề đáng báo động, có thể gây nguy hiểm cho bản thân người tham gia giao thông. Tuy nhiên, tại các trụ đèn giao thông vẫn chưa có hệ thống nhắc nhở người vi phạm khi vượt đèn đỏ đồng thời chưa có ứng dụng để người dân truy cập thông tin về an toàn giao thông tỉnh Bến Tre.


Với kết quả khảo sát trên, nhóm nghiên cứu đặt ra câu hỏi nghiên cứu: Tại sao lại không thiết kế, xây dựng một hệ thống đèn giao thông có thể nhắc nhở người điều khiển phương tiện tại các giao lộ, đồng thời trích xuất thông tin các phương tiện vi phạm (như biển số, thông tin đăng ký xe, thời gian, địa điểm vi phạm…) và nhắn tin, xuất biên bản xử phạt và thống kê các trường hợp vi phạm một cách hoàn toàn tự động ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh và mạng noron học sâu, từ đó góp phần nâng cao ý thức người tham gia giao thông.


Trả lời câu hỏi lớn trên, nhóm nghiên cứu đã thiết kế ý tưởng nghiên cứu ứng dụng công nghệ xử lí hình ảnh và mạng noron học sâu để phát hiện, nhắc nhở và trích xuất thông tin của phương tiện vi phạm lỗi vượt đèn đỏ nhằm cảnh báo và nâng cao ý thức chấp hành luật của người tham gia giao thông. Hệ thống gồm máy tính dùng đọc tín hiệu trạng thái đèn giao thông và thu nhận hình ảnh truyền về từ camera, sau đó tiến hành phân tích bằng mạng noron, trích xuất các thông tin như vạch kẻ quy định dừng đèn đỏ, các phương tiện đang tham gia giao thông trên đường (ô tô, xe máy, xe đạp…), biển số xe, thời gian, địa điểm và xác định dấu hiệu vi phạm của các phương tiện. Trong trường hợp xe dừng quá vạch, hệ thống sẽ nhắc nhở bằng giọng nói thông qua thiết bị loa thể hiện sự văn minh trong tham gia giao thông. Nếu có xe đã vượt đèn đỏ, hệ thống sẽ nhắc nhở qua hệ thống loa và trích xuất, đối chiếu biển số của phương tiện vi phạm với cơ sở dữ liệu của nhà quản lý, lưu trữ và truyền thông tin của xe vi phạm luật xuống Arduino kết hợp module Sim 800A sẽ gửi tin nhắn đến số điện thoại của chủ phương tiện. Không những thế, hệ thống có thể tự động điền biên bản vi phạm với các thông tin đã trích xuất được, đồng thời cho phép truy cập chi tiết thời gian, địa điểm và hình ảnh vi phạm thông qua trang web và Mobile app. Khi người điều xe gắn máy không đội mũ bảo hiểm và vượt đèn đỏ, hệ thống sẽ phát loa nhắc nhở và gửi tin nhắn thông báo lỗi vi phạm đến chủ phương tiện.


Qua quá trình nghiên cứu lý thuyết, giải thuật và thiết kế, nhóm đã xây dựng “Hệ thống giám sát, nhắc nhở, ghi nhận người vi phạm luật giao thông ứng dụng IP-DNN” (xử lý hình ảnh: Image Processing (IP) thông qua mạng noron học sâu: Deep Neural Network (DNN) với các lĩnh vực nghiên cứu gồm:
- Ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh và mạng noron học sâu theo dõi, phát hiện phương tiện vi phạm vượt đèn đỏ, trích xuất thông tin, lưu trữ, phát âm thanh cảnh báo, xuất biên bản vi phạm và gửi tin nhắn về chủ phương tiện trong điều kiện ánh sáng ban ngày.
- Thiết kế, xây dựng trang web và Mobile App để người vi phạm có thể truy cập thông tin của mình.
- Nghiên cứu và thực nghiệm hệ thống trên mô hình dựa trên dữ liệu thu thập từ thực tế.
Quá trình thực hiện nghiên cứu, nhóm đã tham khảo nhiều phương án khác nhau khi giải quyết vấn nạn giao thông ở các nước phát triển như Hàn Quốc, Singapore, Thái Lan… lẫn trong nước như ở tỉnh Tây Ninh, Công an tỉnh đã xử lý vi phạm qua hệ thống camera giám sát và phát hiện lỗi vi phạm giao thông bằng hình ảnh từ tháng 02/2015. Tuy nhiên điểm hạn chế của các giải pháp này là chưa có tính năng nhắc nhở người vi phạm dừng xe không đúng vạch qui đinh, vượt đèn đỏ góp phần nâng cao nhận thức người tham gia giao thông. Khi vắng mặt Cảnh sát giao thông thì ý thức của người tham gia giao thông vẫn còn chưa tốt. Hệ thống chỉ truyền hình ảnh từ các điểm giao thông về trung tâm quản lý của cảnh sát giao thông, vẫn còn phụ thuộc vào con người, máy tính vẫn chưa thể giải quyết triệt để các vụ việc vi phạm. Rút kinh nghiệm các phương án tương tự ở các nước và tại Việt Nam, nhóm đã xây dựng sơ đồ khối hệ thống:

- Máy tính thu thập hình ảnh và trạng thái đèn từ camera và trụ đèn giao thông, sau đó tiến hành phân tích bằng mạng noron học sâu, trích xuất các thông tin như vạch kẻ quy định dừng đèn đỏ, các phương tiện đang tham gia giao thông trên đường (ô tô, xe máy, xe đạp…),  biển số xe, thời gian, địa điểm và xác định dấu hiệu vi phạm của các phương tiện và lưu trữ thông tin vào cơ sở dữ liệu.
- Khi xe dừng quá vạch, hệ thống sẽ nhắc nhở bằng giọng nói qua loa về việc thể hiện sự văn minh trong tham gia giao thông.
- Nếu có xe đã vượt đèn đỏ, hệ thống sẽ cảnh báo về mức tiền phạt qua loa và trích xuất, đối chiếu biển số của phương tiện vi phạm với cơ sở dữ liệu của nhà quản lý.
- Sau khi thu thập được thông tin của phương tiện vi phạm, máy tính sẽ truyền xuống Arduino kết hợp module SIM 800A để gửi tin nhắn đến số điện thoại của chủ phương tiện.
- Hệ thống có thể tự động điền biên bản vi phạm với các thông tin đã trích xuất được, đồng thời cho phép truy cập chi tiết thời gian, địa điểm và hình ảnh vi phạm thông qua trang web và Mobile app.
Việc xây dựng sơ đồ khối của hệ thống được thực hiện trên cơ sở tìm hiểu lý thuyết công nghệ xử lý hình ảnh, mạng noron học sâu và mạng noron tích chập ứng dụng trong việc nhận dạng và trích xuất thông tin đối tượng.
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động với độ chính xác cao trong việc phát hiện, trích xuất thông tin của phương tiện vi phạm vượt đèn đỏ, nhắc nhở, gửi tin nhắn và hiển thị thông tin trong nhiều điều kiện ánh sáng thực tế khác nhau với thời gian rất ngắn. Điều này thể hiện khả năng đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật rất cao của hệ thống trong quá trình ứng dụng vào thực tiễn cuộc sống.
 
 

 image
 Sơ đồ khối của hệ thống. Nguồn: nhóm nghiên cứu.



Quá trình say mê nghiên cứu với sự đầu tư công sức rất kỳ công hàng 7-8 tháng trời đã đem đến kết quả nghiên cứu vượt ngoài mong đợi của nhóm. Đề tài của nhóm đã vượt qua 137 đề tài, dự án dự thi của toàn tỉnh và đạt giải nhất Cuộc thi khoa học kỹ thuật cấp tỉnh dành cho học sinh trung học năm học 2019-2020.
 

 image
 Vũ Anh Vy, Lê Huỳnh Yến Nhi (thứ 1, 2 từ trái, hàng đầu) nhận giải nhất Cuộc thi KHKT cấp tỉnh dành cho học sinh trung học năm học 2019-2020. Ảnh Hoàng Luân.


Vũ Anh Vy cho biết: chính hành trình say mê nghiên cứu không chỉ giúp 2 em có được kết quả cao nhất ở Cuộc thi khoa học kỹ thuật cấp tỉnh dành cho học sinh trung học năm học 2019-2020, được chọn là 1 trong 2 đề tài đi thi cấp Quốc gia mà còn là môi trường giúp 2 em có thành tích học tập và rèn luyện xếp loại giỏi. Đầu tháng 3 vừa qua 2 em Vũ Anh Vy, Lê Huỳnh Yến Nhi được công nhận là thành viên chính thức của nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre. Hiện nay Vũ Anh Vy, Lê Huỳnh Yến Nhi tuy đang nghỉ tránh dịch covid19 nhưng vẫn tích cực chuẩn bị với sự hỗ trợ của nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre để hoàn thiện đề tài chuẩn bị tham gia Cuộc thi khoa học kỹ thuật cấp Quốc gia dành cho học sinh trung học năm học 2019-2020 tại thành phố Đà Nẵng.
 

 image
 Thầy hướng dẫn (thứ hai từ trái) 2 tác giả (thứ 1, 2 từ phải) trong buổi làm việc với nhóm Sáng tạo Khởi nghiệp Bến Tre. Ảnh STKNBT.
Tin tức khác cùng chuyên mục
• Hiệu quả mô hình camera giám sát an ninh trật tự
• Bến Tre – góc nhìn từ câu chuyện văn hóa trong phát triển bền vững vùng Tây Nam Bộ
• Nhân rộng mô hình bảo vệ môi trường, ứng phó với biến đổi khí hậu tại xã Vĩnh Thành
• Phú Khánh tập trung xây dựng chuỗi giá trị cây dừa, các mô hình dừa sạch, hữu cơ
• Công nghiệp văn hóa thúc đẩy kết nối môi trường sáng tạo và bài học cho Bến Tre
• Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo – kết quả 04 năm thực hiện Chương trình Đồng khởi khởi nghiệp và phát triển doanh nghiệp
• Nhiều mô hình hỗ trợ cung cấp nước ngọt và sử dụng nước tiết kiệm, hiệu quả từ sáng kiến áp dụng dụng khoa học kỹ thuật của người dân
• Công tác phòng, chống dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp do chủng mới của vi rút Covid-19 tại Sở Khoa học và Công nghệ Bến Tre
• Bến Tre: Thúc đẩy sáng tạo khởi nghiệp theo tinh thần Đồng Khởi mới
• Điểm sáng về xây dựng môi trường sư phạm thân thiện, xanh - sạch - đẹp - an toàn tại trường Trung học cơ sở Mỹ An
• Ý tưởng làm du lịch kết hợp tham quan vườn nho của hai cô gái 9X ở huyện biển Thạnh Phú
• Lễ công bố nhãn hiệu chứng nhận Heo Mỏ Cày Nam
• Thực trạng và giải pháp xây dựng chuỗi giá trị dừa
• Trồng rau màu trên bè
• Thạnh Phú mặc áo nhiều màu cho xoài tứ quý