Camera AI cảnh báo tài xế buồn ngủ của thầy trò trường đại học

Giao diện hệ thống điều khiển camera trí tuệ nhân tạo cảnh báo buồn ngủ. Ảnh: NVCC

Dùng AI giảm nguy cơ tai nạn

Đề tài nghiên cứu “Camera thông minh dựa trên EDGE AI để phát hiện buồn ngủ của tài xế và cảnh báo sớm theo thời gian thực” do nhóm giảng viên, sinh viên Khoa Công nghệ (Trường Đại học Quản lý và Công nghệ TPHCM) thực hiện, gồm ThS Nguyễn Duy Diệu, TS Phạm Văn Huy, thầy Trần Quốc Văn và sinh viên Nguyễn Cao Bách.

Nghiên cứu xuất phát từ thực trạng tài xế buồn ngủ khi lái xe, đặc biệt vào ban đêm - một trong những nguyên nhân hàng đầu dẫn đến các vụ tai nạn giao thông nghiêm trọng. Khi mệt mỏi, khả năng tập trung của người lái suy giảm, thời gian phản ứng kéo dài, gây nguy hiểm trực tiếp đến tính mạng. Các chuyên gia cho biết, khung giờ tài xế dễ ngủ gật nhất là từ 2 giờ đến 6 giờ và từ 14 giờ đến 16 giờ. Nguyên nhân chủ yếu do cường độ làm việc cao, thiếu thời gian nghỉ ngơi, ngủ không đủ giấc khiến cơ thể mệt mỏi, dễ buồn ngủ và mất tập trung khi điều khiển phương tiện.

Theo thống kê của Ủy ban An toàn giao thông quốc gia, các vụ tai nạn liên quan đến giấc ngủ chiếm tới 30% tổng số vụ tai nạn giao thông trong năm. Nghiên cứu của Hiệp hội An toàn giao thông của Mỹ cũng chỉ ra rằng, việc ngủ dưới 5 tiếng mỗi ngày khi lái xe nguy hiểm không khác gì sử dụng rượu bia. Tuy nhiên, việc phát hiện tình trạng buồn ngủ khi lái xe còn nhiều khó khăn, khiến đây trở thành vấn đề cấp bách về an toàn giao thông.

Từ thực tế đó, ThS Nguyễn Duy Diệu cùng các cộng sự đã triển khai đề tài ứng dụng camera thông minh dựa trên EDGE AI để phát hiện buồn ngủ và cảnh báo sớm theo thời gian thực. Nhóm kỳ vọng sản phẩm sẽ trở thành “người bạn đồng hành” thông minh, giúp nhận diện sớm dấu hiệu buồn ngủ và cảnh báo kịp thời, bảo đảm an toàn tối đa cho mỗi hành trình.

Theo nhóm nghiên cứu, điểm nổi bật của công trình là công nghệ Edge-AI (trí tuệ nhân tạo tại biên). Thay vì truyền dữ liệu lên máy chủ từ xa, hệ thống xử lý trực tiếp trên thiết bị nhỏ gọn gắn trong cabin (như NVIDIA Jetson Nano). Thiết bị này mang lại ba ưu điểm vượt trội: Tốc độ xử lý cực nhanh với độ trễ dưới 90 ms (mili giây), bảo mật cao khi dữ liệu được xử lý tại chỗ, không truyền ra ngoài, và khả năng hoạt động liên tục gần như 24/24 mà không cần kết nối Internet, kể cả ở vùng sâu, xa.

“Chiếc camera này hoạt động như đôi mắt tinh tường không bao giờ chớp. Hệ thống quét khuôn mặt tài xế, AI tự động định vị 468 điểm mốc quan trọng, từ đó phân tích đồng thời các dấu hiệu của mắt và khuôn mặt để xác định trạng thái buồn ngủ”, thầy Trần Quốc Văn chia sẻ.

Cụ thể, camera giám sát độ mở của mắt để phát cảnh báo nếu tài xế nhắm mắt quá lâu; theo dõi cử động miệng nhằm phát hiện các cơn ngáp liên tục; đồng thời giám sát tư thế đầu để nhận diện dấu hiệu gật gù khi mất kiểm soát. Khi các chỉ số vượt ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ phát tín hiệu âm thanh để cảnh báo ngay lập tức.

Thử nghiệm cử động mắt trên hệ thống cảnh báo. Ảnh: NVCC

Độ chính xác cao

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác tới 96% trong điều kiện ánh sáng bình thường. Để đạt được kết quả này, nhóm đã tiến hành thử nghiệm nghiêm ngặt với 20 tình nguyện viên trong nhiều tình huống khác nhau như giả lập buồn ngủ, ngáp, trò chuyện và lái xe khi tỉnh táo. Ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu vào ban đêm, hệ thống vẫn đạt độ chính xác 92%.

Tuy vậy, hệ thống hiện vẫn gặp khó khăn trong một số điều kiện ánh sáng cực đoan như nắng gắt chiếu trực tiếp gây chói mắt hoặc khi khuôn mặt bị che khuất nhiều. Trong thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục nâng cấp thuật toán để tăng khả năng thích ứng với đặc điểm khuôn mặt từng tài xế và cải thiện hiệu quả xử lý hình ảnh trong mọi điều kiện thời tiết.

Trên thế giới, công nghệ cảnh báo tài xế buồn ngủ đã được nghiên cứu sâu và ứng dụng rộng rãi trên các dòng ô tô hiện đại, đặc biệt là xe thương mại và xe cao cấp như Mercedes, Tesla… Các hệ thống này chủ yếu sử dụng camera hồng ngoại kết hợp AI để theo dõi chuyển động mắt, tần suất chớp mắt, ngáp, gật đầu và tư thế lái. Khi phát hiện dấu hiệu buồn ngủ, xe sẽ phát cảnh báo bằng âm thanh, rung vô-lăng hoặc hiển thị thông báo yêu cầu dừng nghỉ.

Những nghiên cứu gần đây còn tích hợp thêm dữ liệu như nhịp thở, chuyển động đầu và hành vi lái xe nhằm giảm thiểu cảnh báo sai. Công nghệ này hiện được xem là một phần quan trọng của hệ thống hỗ trợ lái xe an toàn (ADAS), đang tiếp tục được nâng cấp theo hướng can thiệp chủ động, thậm chí hỗ trợ xe tự giảm tốc khi tài xế mất tỉnh táo.

Đối với nhóm giảng viên, sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ TPHCM, để thương mại hóa sản phẩm, cần tiếp tục thu thập dữ liệu thực tế từ nhiều dòng xe và điều kiện thời tiết khác nhau nhằm tăng độ bền của thuật toán. Đồng thời, việc tối ưu linh kiện để giảm giá thành nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao là ưu tiên hàng đầu, giúp các tài xế dễ dàng trang bị “lá chắn an toàn” thông minh cho phương tiện của mình.

Nghiên cứu ứng dụng camera AI cảnh báo tài xế buồn ngủ của Trường Đại học Quản lý và Công nghệ TPHCM đã được công bố trong kỷ yếu Hội nghị quốc tế “Tác động của công nghệ số đến tăng trưởng kinh tế và phát triển xã hội” (DCEST 2026) tổ chức mới đây. Hội nghị quy tụ các chuyên gia đầu ngành về trí tuệ nhân tạo, kinh tế số, toán ứng dụng, truyền thông… đến từ Việt Nam, Mỹ, Nhật Bản, Indonesia và nhiều quốc gia khác, tập trung thảo luận về các giải pháp công nghệ thúc đẩy phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

Hà An