Thông tin kết quả nhiệm vụ KH&CN

Nghiên cứu, chế tạo thiết bị phát hiện lái xe buồn ngủ dựa trên nền trí tuệ nhân tạo (19/01/2026)

Giấc ngủ ngắn (micro sleeping) - giấc ngủ siêu ngắn chỉ diễn ra trong khoảng 6 giây là một trạng thái nửa thức nửa ngủ của cơ thể khi não bộ mất nhận thức xung quanh nhưng không hề biết rằng mình đã rơi vào giấc ngủ. Buồn ngủ, có giấc ngủ ngắn, hay mất tập chung sẽ thể hiện thông qua các hành vi như gục đầu, nhắm mắt, lơ là trong chân ga, chân phanh. Việc ngủ ngắn tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn khi lái xe. Giám sát lái xe, đưa ra cảnh báo có thể sử dụng đo tư thế của cổ, giám sát chân ga, chân phanh, sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu đưa ra tín hiệu cảnh báo khi người lái xe buồn ngủ hoặc mất tập trung có thể giúp giảm thiểu tai nạn giao thông đối với các lái xe.

Với mục tiêu làm chủ công nghệ chế tạo thiết bị phát hiện lái xe buồn ngủ dựa trên nền trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu chế tạo thiết bị trong nước sản xuất, thiết bị hoạt động ổn định và đảm bảo tính năng đề ra, giảm được giá thành của sản phẩm, triển khai ứng dụng sản phẩm tới mọi đối tượng nhằm góp phần giảm thiểu những tai nạn không đáng có khi các tài xế tham gia giao thông trong tương lai. Năm 2021, Viện Khoa học và Công nghệ giao thông vận tải được phê duyệt triển khai nhiệm vụ KH&CN cấp Bộ: “Nghiên cứu, chế tạo thiết bị phát hiện lái xe buồn ngủ dựa trên nền trí tuệ nhân tạo”.Đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung: (1) Nghiên cứu tổng quan về hệ thống cảnh báo buồn ngủ, thiếu tập trung của lái xe; (2) Nghiên cứu về thực trạng các thiết bị cảnh báo cho lái xe tại Việt Nam; (3) Nghiên cứu lựa chọn phương án thiết kế, chế tạo tổng thể thiết bị; (4) Phân tích dữ liệu thu thập trạng thái của các lái xe; (5) Tính toán thiết kế thiết bị; (6) Tiến hành thử nghiệm, đánh giá thiết bị, biên soạn tài liệu hướng dẫn sử dụng thiết bị.

Kết quả nghiên cứu tổng quan cho thấy, các tai nạn xảy ra do lái xe trong tình trạng bị mệt mỏi và thiếu ngủ không phải là hiếm. Tại Việt Nam, theo số liệu thống kê của Cục Cảnh sát Giao thông Đường bộ - Đường sắt, số vụ tai nạn giao thông đặc biệt nghiêm trọng do lái xe ngủ gật chiếm tới khoảng 30% tổng số tai nạn. Khi buồn ngủ, về trạng thái sinh lý, các giác quan và phản xạ của người điều khiển xe sẽ chậm lại, độ tỉnh táo giảm, rất dễ căng thẳng và khả năng xử lý tình huống cũng kém đi.Nguyên nhân của tình trạng buồn ngủ khi lái xe chủ yếu bởi tài xế thiếu ngủ hoặc do cơ thể mệt mỏi quá sức. Trước thực trạng đó, có không ít nhà khoa học đã tiến hành các nghiên cứu để tìm ra cách phòng tránh. Với sự phát triển của cuộc cách mạng 4.0 việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trên nền tảng các chip xử lý tốc độ cao và các cảm biến hiện đại, nhóm nghiên cứu đã nghiên cứu và khảo sát quá trình buồn ngủ của lái xe, các giấc ngủ ngắn của con người, từ đó xây dựng được tập các dữ liệu về các hành vi và các tín hiệu sinh học, phân tích các dữ liệu đó tìm ra được bộ các tham số đặc trưng nhất thể hiện quá trình lái xe buồn ngủ, mất tập chung, sau thử nghiệm với số lượng đủ lớn sẽ lựa chọn bộ dữ liệu đặc trưng nhất làm cơ sở để so sánh liên tục với dữ liệu thu được là trạng thái sức khỏe, hành vi của lái xe, khi có sự trùng khớp với dữ liệu đặc trưng buồn ngủ sẽ lập tức đưa ra cảnh báo cho lái xe.

Nhóm nghiên cứu đã phân tích sâu về các dấu hiệu buồn ngủ của lái xe, chỉ ra ba dấu hiệu để cảnh báo buồn ngủ đó là: dấu hiệu sinh lý, dấu hiệu nhắm mắt và dấu hiệu tư thế đầu cổ. Đồng thời, trên cơ sở phân tích ưu và nhược điểm của việc chế tạo các thiết bị cảnh báo dựa trên các dấu hiệu buồn ngủ, tính khả thi, tham số kỹ thuật của các thiết bị cảnh báo dựa trên các dấu hiệu. Nhóm nghiên cứu đã làm rõ các chỉ tiêu kỹ thuật, phân tích về độ chính xác khi phát hiện và cảnh báo buồn ngủ, độ thuận lợi khi sử dụng, chỉ tiêu về năng lượng, chỉ tiêu về cảnh báo, chỉ tiêu kinh tế, chỉ tiêu về sở hữu trí tuệ. Tiến hành thử nghiệm đo các dấu hiệu buồn ngủ, cả trong khi lái xe và trong phòng thí nghiệm. Đã phân tích và đưa ra được các kết quả dấu hiệu buồn ngủ của lái xe, đặc biệt là dấu hiệu nhịp tim của lái xe. Đây là cơ sở dữ liệu để xây dựng thiết bị cảnh báo buồn ngủ dựa trên nền trí tuệ nhân tạo, hoặc so sánh trực tiếp nhịp tim của lái xe và nhịp tim ngưỡng dấu hiệu lái xe buồn ngủ. Đề tài tập chung vào phân tích dữ liệu dựa trên dấu hiệu lái xe nhắm mắt và thay đổi nhịp tim khi lái xe buồn ngủ. Cơ sở dữ liệu nhịp tim, huyết áp, tuổi và giới tính của lái xe sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu để xây dựng thành bộ cơ sở dữ liệu chung của tất cả các lái xe người Việt Nam, từ đó xây dựng mạng nơ ron để huấn luyện mạng (Training), để làm cho mạng nơ ron có giá trị (Validation) mạng và kiểm tra mạng (Test) từ đó xác định lái xe đó buồn ngủ hay không dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo. Đề tài tập chung vào phân tích dữ liệu dựa trên hai dấu hiệu lái xe nhắm mắt và thay đổi nhịp tim khi lái xe buồn ngủ.

Kết quả nghiên cứu đã hoàn thiện hai mô đun là sản phẩm hoàn chỉnh của đề tài gồm: Mô đun cảnh báo buồn ngủ dựa trên đấu hiệu hành vi của lái xe (nhắm mắt) và Mô đun dựa trên dấu hiệu sinh lý (nhịp tim của lái xe). Cả hai mô đun đã được thử nghiệm và cho kết quả đáng tin cậy. Cả hai mô đun đều không những phát hiện buồn ngủ mà còn đưa ra tín hiệu cảnh báo bằng loa còi, cũng như đưa tín hiệu cảnh báo về trung tâm điều hành để có lệnh dừng xe. Đánh giá trạng thái buồn ngủ dựa trên dấu hiệu sinh lý (dựa trên nhịp tim) với hai nội dung, một phần là đánh giá đựa trên thông số so sánh nhịp tim trực tiếp với ngưỡng đã xác định trước, phần sau trình bầy trí tuệ nhân tạo trên nền phần mềm Python, xây dựng mạng CNN trên nền KARAS đánh giá buồn ngủ dựa trên cơ sở dữ liệu do nhóm tác giả xây dựng. Cơ sở dữ liệu nhịp tim, huyết áp, tuổi và giới tính của lái xe sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu để xây dựng thành bộ cơ sở dữ liệu chung của tất cả các lái xe người Việt Nam, từ đó xây dựng mạng nơ ron để huấn luyện mạng (Training), để làm cho mạng nơ ron có giá trị (Validation) mạng và kiểm tra mạng (Test) từ đó xác định lái xe đó buồn ngủ hay không dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu đo nhịp tim và huyết áp của lái xe được truyền về trung tâm và truyền về máy điện thoại theo dõi thông qua tin nhắn điện thoại. Dữ liệu này ngoài thông tin để đánh giá lái xe có ngủ gật hay không còn có thể kiểm tra thường xuyên, liên tục và thống kê sức khỏe trong cả quãng làm việc của người lao động, cũng như việc lái xe có dùng chất kích thích hay không. Đây là cơ sở quan trọng để điều phối và sử dụng nhân công lao động làm việc cho các công ty vận tải.

Hình: Thiết bị trong phòng thí nghiệm

Một trong những điểm đáng lưu ý là đề tài đã chế tạo mô đun điện tử thông minh đọc từ màn hình của máy đo y tế BP A6 Basic, đây là dòng máy đo huyết áp và nhịp tim chuẩn, nhập khẩu từ nước ngoài của hãng Microlife. Giúp đọc kết quả chính xác và không phải chế tạo các cảm biến đo, vừa tiết kiệm được kinh phí (do không phải nghiên cứu, chế tạo thiết bị đo nhịp tim) và đảm bảo về độ chính xác, tính pháp lý của sản phẩm (do đã có CO, CQ của thiết bị y tế nhập khẩu, có giấy phép lưu hành của Bộ y tế, không cần can thiệp vào thiết bị y tế, không cần kiểm định, kết quả đo được số hóa). Việc truyền thông tin về trung tâm sử dụng thông tin tin nhắn điện thoại, như vậy đảm bảo truyền từ mọi nơi từ các cung đường đồi núi, hải đảo, bán đảo, luôn đảm bảo đường kết nối được thông suốt và liên tục. Dữ liệu được đưa về máy chủ, phân tích sau đó được đưa đến thiết bị giám sát của từng công ty để giám sát và liên hệ trực tiếp tới người lái phương tiện. Như vậy trạng thái của tất cả mọi người lái phương tiện trong từng công ty được giám sát liên tục, tức thời trên mọi cung đường và mọi thời điểm. Không những cảnh báo và thông báo về trung tâm tình trạng lái xe buồn ngủ, mà còn cảnh báo khi lái xe dùng chất kích thích, cũng như tình trạng sức khỏe không đảm bảo của lái xe nhờ việc đo đồng thời huyết áp, nhịp tim của người lái phương tiện. Kết quả thử nghiệm trên đường cho thấy thiết bị có khả năng phát hiện và cảnh báo khi phát hiện lái phương tiện ngủ gật, dùng chất kích thích, tình trạng sức khỏe không đảm bảo. Sản phẩm của nghiên cứu có tính khả thi cao và có thể được sử dụng trong thực tế cho các công ty vận tải. Dữ liệu đo nhịp tim và huyết áp của lái xe được truyền về trung tâm và truyền về máy điện thoại theo dõi thông qua tin nhắn điện thoại. Dữ liệu này ngoài thông tin để đánh giá lái xe có ngủ gật hay không còn có thể kiểm tra thường xuyên, liên tục và thống kê sức khỏe trong cả quãng làm việc của người lao động, cũng như việc lái xe có dùng chất kích thích hay không. Đây là cơ sở quan trọng để điều phối và sử dụng nhân công lao động làm việc cho các công ty vận tải.

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành thử nghiệm hệ thống và đánh giá kết quả dấu hiệu sinh lý, so sánh với thiết bị Apple Watch.Với phương tiện đo là thiết bị đo - số hóa - truyền thông tin về trạng thái sức khỏe lái xe là sản phẩm do đề tài chế tạo. Thiết bị đo A6 Basic của hãng Microlife. Dữ liệu đo được số hóa và truyền về trung tâm cũng như qua tin nhắn điện thoại. Dữ liệu được đưa về máy chủ, phân tích sau đó được đưa đến thiết bị giám sát của từng công ty để giám sát và liên hệ trực tiếp tới người lái phương tiện. Như vậy trạng thái của tất cả mọi người lái phương tiện trong từng công ty được giám sát liên tục, tức thời trên mọi cung đường và mọi thời điểm.

Thử nghiệm mô đun phát hiện buồn ngủ thông qua dấu hiệu lái xe nhắm mắt tại Trung tâm Công nghệ thông tin và Tự động hóa (Trường Đại học Giao thông Vận tải). Thiết bị được chế tạo và lắp đặt trên xe Fortuner 2.7, nhận dạng lái xe nhắm mắt kể cả khi khuôn mặt có góc quay so với trục dọc là 45 độ và trục ngang là 30 độ, ban ngày cũng như ban đêm. Kết quả thử nghiệm trên đường cho thấy thiết bị có khả năng phát hiện và cảnh báo khi phát hiện lái phương tiện ngủ gật, dùng chất kích thích, tình trạng sức khỏe không đảm bảo. Hệ thống nhờ có máy chủ nên lưu trữ dữ liệu được liên tục, lâu dài, phục vụ cho đánh giá tình trạng sức khỏe lái xe. Kết quả đảm bảo theo yêu cầu của thuyết minh đề tài đặt ra với độ chính xác cảnh báo đúng là trên 90%, với mô đun dựa trên dấu hiệu nhắm mắt là 92%, mô đun cảnh báo buồn ngủ với dấu hiệu nhịp tim là 93%.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu tại Trung tâm Công nghệ thông tin và Truyền thông Hải Phòng.