ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Lữ Đăng Nhạc
NHẬN DẠNG HÀNH VI CỦA NGƯỜI THAM GIA GIAO THÔNG
DỰA TRÊN CẢM BIẾN ĐIỆN THOẠI
LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
HÀ NỘI – 2019
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện dưới sự
hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Hà Nam và PGS.TS. Phan Xuân Hiếu tại Bộ môn
các Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ,
Đại học Quốc gia Hà Nội. Các số liệu và kết quả trình bày trong luận án là trung
thực và chưa được công bố trong các công trình khác.
Tác giả
Lữ Đăng Nhạc
LỜI CẢM ƠN
Luận án được thực hiện tại Bộ môn Hệ thống Thông tin-Khoa CNTT-Trường
Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS.
Nguyễn Hà Nam và PGS.TS Phan Xuân Hiếu.
Trước tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Nguyễn Hà Nam
và PGS.TS Phan Xuân Hiếu. Những người Thầy đã tận tụy chỉ dạy, giúp đỡ tôi giải
quyết những vấn đề khó khăn trong nghiên cứu khoa học và trong cuộc sống.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới tập thể các Thầy, Cô giáo, các Nhà khoa học
trong khoa CNTT đã truyền đạt những kiến thức quý báu và đã tạo điều kiện thuận
lợi cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu. Để có được dữ liệu phục vụ cho
nghiên cứu, tôi xin gửi lời cảm ơn tới Nhóm nghiên cứu của PGS.TS. Nguyễn Hà
Nam đã giúp tôi thu thập dữ liệu cũng như tiến hành một số thực nghiệm liên quan
đến Luận án.
Tôi cũng gửi lời tri ân tới bạn bè, đồng nghiệp, người thân đã giúp đỡ và hỗ
trợ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu.
Cuối cùng, tôi vô cùng biết ơn gia đình, bố mẹ, anh chị em, đặc biệt là vợ và
hai con nhỏ của tôi, những người đã động viên, giành những điều kiện tốt nhất để
tôi có thể hoàn thành chương trình nghiên cứu của mình.
Lữ Đăng Nhạc
Hà Nội, 2019
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN...............................................................................................................I
LỜI CẢM ƠN...................................................................................................................II
MỤC LỤC........................................................................................................................III
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT..................................................................V
DANH MỤC HÌNH ẢNH.............................................................................................VII
DANH MỤC BẢNG BIỂU.............................................................................................IX
MỞ ĐẦU.............................................................................................................................1
Tính cấp thiết của luận án....................................................................................................1
Mục tiêu của luận án............................................................................................................3
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.......................................................................................4
Phương pháp nghiên cứu.....................................................................................................4
Đóng góp của luận án..........................................................................................................5
Bố cục của luận án...............................................................................................................6
CHƯƠNG 1.
TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG HÀNH VI.....................................7
1.1
Giới thiệu...................................................................................................................7
1.2
Một số khái niệm cơ bản............................................................................................8
1.2.1
Hành động giao thông......................................................................................8
1.2.2
Hành vi giao thông...........................................................................................9
1.3
Sử dụng dữ liệu cảm biến để phân tích hành vi.........................................................9
1.4
Một số nghiên cứu liên quan....................................................................................12
1.5
Phương pháp nhận dạng hành vi giao thông dựa trên cảm biến..............................19
1.6
Kết luận....................................................................................................................23
CHƯƠNG 2.
NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG GIAO THÔNG................................24
2.1
Giới thiệu.................................................................................................................24
2.2
Sử dụng dữ liệu cảm biến để nhận dạng hành động giao thông..............................24
2.3
Một số nghiên cứu liên quan....................................................................................25
2.4
Hệ thống nhận dạng hành động sử dụng cảm biến gia tốc.......................................29
2.4.1
Một số kiến thức cơ sở...................................................................................29
2.4.2
Tập thuộc tính đặc trưng................................................................................48
2.4.3
2.5
2.6
Đề xuất hệ thống nhận dạng hành động.........................................................50
Thực nghiệm và đánh giá.........................................................................................55
2.5.1
Môi trường thực nghiệm................................................................................55
2.5.2
Dữ liệu thực nghiệm......................................................................................56
2.5.3
Lựa chọn tập thuộc tính.................................................................................59
2.5.4
Khảo sát thuật toán phân lớp..........................................................................62
2.5.5
Xây dựng dữ liệu huấn luyện.........................................................................63
2.5.6
Đánh giá hệ thống đề xuất so với một số nghiên cứu hiện tại[CT4].............67
Kết luận....................................................................................................................69
CHƯƠNG 3.
NHẬN DẠNG HÀNH VI BẤT THƯỜNG.......................................70
3.1
Giới thiệu.................................................................................................................70
3.2
Bài toán nhận dạng hành vi bất thường....................................................................70
3.2.1
Nhận dạng bất thường....................................................................................70
3.2.2
Sử dụng cảm biến điện thoại để nhận dạng hành vi bất thường....................74
3.3
Một số nghiên cứu liên quan....................................................................................75
3.4
Giải pháp nhận dạng hành vi bất thường dựa trên hệ thống nhận dạng hành động. 78
3.4.1
Một số kỹ thuật nhận dạng hành vi bất thường..............................................78
3.4.2
Giải pháp đề xuất nhận dạng hành vi bất thường dựa trên hệ thống nhận dạng
hành động...................................................................................................................81
3.5
3.6
Thực nghiệm và đánh giá.........................................................................................86
3.5.1
Môi trường thực nghiệm................................................................................86
3.5.2
Dữ liệu thực nghiệm......................................................................................86
3.5.3
Kết quả thực nghiệm với DTW......................................................................89
3.5.4
Kết quả thực nghiệm với RF và Dl4jMlpClassifier.......................................91
3.5.5
Kết quả thực nghiệm với giải pháp đề xuất...................................................93
Kết luận....................................................................................................................97
KẾT LUẬN......................................................................................................................98
DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN
ÁN.......................................................................................................................100
TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................................101
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
TỪ VIẾT TẮT
ACC
Acc
ANN
AUC
CV10
DIỄN GIẢI
TIẾNG ANH
Accuracy
Accelerometer
Artificial Neural
Network
Area Under Curve
Cross Validation – 10
TIẾNG VIỆT
Độ chính xác trong phân lớp dữ liệu
Cảm biến gia tốc
Mạng nơ - ron
Diện tích dưới đường cong ROC
Phương pháp đánh giá phân lớp bằng
Fold
Dynamic Time
cách chia dữ liệu thành 10 tập
Kỹ thuật tìm kiếm độ tương tự của
FFT
Wrapping
Fast Fourier Transform
FN
False Negative
hai chuỗi
Biến đổi Fourier nhanh
Âm tính giả (mẫu mang nhãn dương
FP
False Positive
DTW
GPS
bị phân lớp sai vào lớp âm)
Dương tính giả (mẫu mang nhãn âm
bị phân lớp sai vào lớp dương)
Global Positioning
Gyr
System
Gyroscope
J48
J48
Cảm biến con quay hồi chuyển
Là một thuật toán phân lớp thuộc
CART
k- NN
k Nearest Neighbor
Mag
NB
RF
Magnetometer
Naïve Bayes Classifier
Random Forest
Receiver Operator
ROC
SVM
TN
Characteristic
Support
Machines
True Negative
Hệ thống định vị toàn cầu
Vector
(Classification
and
Regression Tree)
Thuật toán phân lớp k láng giềng gần
nhất
Cảm biến từ trường
Thuật toán phân lớp Naïve Bayes
Rừng ngẫu nhiên
Đặc tính hoạt động của bộ thu nhận
Véc-tơ tựa
Âm tính thật (mẫu mang nhãn âm
được phân lớp đúng vào lớp âm)
Dương tính thật (mẫu mang nhãn
TP
ZCR
DT
True Positive
dương được phân lớp đúng vào lớp
Zero Crossing Rate
Decision Table
dương)
Tỷ lệ vượt qua điểm cắt không
Bảng quyết định
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1-1. Hướng nghiên cứu tổng thể của bài toán nhận dạng hành vi..............................22
Hình 1-2. Hệ thống phân tích hành vi bất thường................................................................23
Hình 2-1. Một số kỹ thuật chuẩn bị dữ liệu [37]..................................................................29
Hình 2-2. Phân đoạn chuỗi tín hiệu thành các cửa sổ dữ liệu..............................................32
Hình 2-3. (a) Hướng của điện thoại được xác định bởi hệ tọa độ (X, Y, Z). (b) Hướng di
chuyển của phương tiện theo hệ tọa độ trái đất (X’, Y’, Z’)........................................33
Hình 2-4. Kết hợp biểu diễn thông tin trên miền thời gian và tần số [46]...........................35
Hình 2-5. Hệ tọa độ và các trục quay trên điện thoại thông minh[48].................................40
Hình 2-6. Độ đo AUC[50]...................................................................................................46
Hình 2-7. Hệ thống nhận dạng hành động giao thông.........................................................51
Hình 2-8. Thuật toán lựa chọn kích thước cửa sổ và chồng dữ liệu theo AUC...................52
Hình 2-9. Nhận dạng hành động với các kích thước cửa sổ lựa chọn..................................53
Hình 2-10. Hành động dừng và hành động đi thẳng............................................................56
Hình 2-11. (a): Hành động rẽ phải; (b): Hành động rẽ trái..................................................57
Hình 2-12. Mô tả tín hiệu cảm biến gia tốc của các hành động (a): “Dừng”; (b): “Đi thẳng”;
(c):”Rẽ trái”; (d): “Rẽ phải”..........................................................................................57
Hình 2-13. Tập dữ liệu đặc trưng sử dụng cho nhận dạng hành động giao thông cơ bản. . .58
Hình 2-14. Phân bổ của tập dữ liệu đặc trưng được biến đổi với 59 thuộc tính..................58
Hình 2-15. Kết quả phân lớp sử dụng các tập thuộc tính H2, T2, F2, TH2, TF2, TFH2.....60
Hình 2-16. Kết quả so sánh dữ liệu thô và dữ liệu biến đổi hệ tọa độ.................................61
Hình 2-17. Kết quả độ đo thực nghiệm với các thuật toán phân lớp...................................62
Hình 2-18. Chu kỳ thay đổi độ đo AUC tương ứng với hai kích thước cửa sổ liền nhau của
các hành động cơ bản với: (a) Dừng; (b) Đi thẳng; (c) Rẽ trái; (d) Rẽ phải.................65
Hình 2-19. Kết quả phân lớp với kích thước cửa sổ lựa chọn trên tập TF2 và TFH2.........67
Hình 3-1. Khái niệm dữ liệu bất thường[58]........................................................................71
Hình 3-2. Độ đo DTW.........................................................................................................78
Hình 3-3. Sử dụng DTW để phát hiện hành vi bất thường..................................................79
Hình 3-4. Nhận dạng hành vi bất thường dựa trên hành động cơ bản.................................81
Hình 3-5.Sơ đồ hệ thống phát hiện hành vi bất thường.......................................................83
Hình 3-6. Phát hiện hành vi bất thường dựa trên hành động giao thông cơ bản..................84
Hình 3-7. Mẫu dữ liệu cảm biến gia tốc của hành vi bất thường – “lạng lách”...................87
Hình 3-8. Mẫu dữ liệu cảm biến gia tốc của hành vi bình thường (đi thẳng)......................88
Hình 3-9. Kết quả so khớp với các giá trị ngưỡng khác nhau..............................................90
Hình 3-10. Kết quả nhận dạng hành vi bình thường và bất thường.....................................95
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2-1. Một số nghiên cứu nhận dạng hành động giao thông..........................................27
Bảng 2-2. Các thuộc tính đặc trưng.....................................................................................45
Bảng 2-3. Ý nghĩa diện tích bên dưới đường cong ROC (AUC).........................................47
Bảng 2-4. Các tập thuộc tính................................................................................................48
Bảng 2-5. Tập thuộc tính trong hệ thống nhận dạng hành động giao thông cơ bản............50
Bảng 2-6. Tham số mặc định của thuật toán phân lớp sử dụng cho thực nghiệm...............55
Bảng 2-7. Thông tin đối tượng tham gia thực nghiệm.........................................................56
Bảng 2-8. Cảnh huống thu thập dữ liệu của các hành động................................................56
Bảng 2-9. Tập mẫu dữ liệu đặc trưng sử dụng nhận dạng hành động giao thông cơ bản....58
Bảng 2-10. Khảo sát tập thuộc tính cho hệ thống phát hiện hành động cơ bản...................59
Bảng 2-11, Kết quả phân lớp hành động trên các tập thuộc tính.........................................60
Bảng 2-12. Kết quả so sánh dữ liệu thô và dữ liệu đã biến đổi hệ tọa độ............................61
Bảng 2-13. Kết quả độ đo AUC của hành động dừng..........................................................63
Bảng 2-14. Kết quả độ đo AUC của hành động đi thẳng.....................................................64
Bảng 2-15. Kết quả độ đo AUC của hành động rẽ trái........................................................64
Bảng 2-16. Kết quả độ đo AUC của hành động rẽ phải.......................................................64
Bảng 2-17. Kích thước cửa sổ được lựa chọn theo độ đo AUC...........................................66
Bảng 2-18. Kết quả phân lớp với tham số tối ưu trên hai tập TF2 và TFH2.......................66
Bảng 2-19. Kết quả so sánh phương pháp nhận dạng dựa trên tập thuộc tính đề xuất với các
phương pháp khác trên cùng bộ dữ liệu HTC [56] [CT4]............................................69
Bảng 3-1. Thực nghiệm thu dữ liệu nhận dạng hành vi bất thường.....................................87
Bảng 3-2. Số lượng các mẫu dữ liệu thực nghiệm...............................................................88
Bảng 3-3. Tham số mặc định của thuật toán RF..................................................................92
Bảng 3-4. Tham số của Dl4jMlpClassifier..........................................................................92
Bảng 3-5. Kết quả nhận dạng sử dụng CV10.......................................................................92
Bảng 3-6. Kích thước cửa sổ dữ liệu phát hiện hành vi.......................................................94
Bảng 3-7. Lựa chọn ngưỡng sai khác nhằm phát hiện hành vi bất thường..........................95
Bảng 3-8. Kết quả phát hiện hành vi của giải pháp đề xuất trên tập dữ liệu kiểm tra.........95
Bảng 3-9. Kết quả phát hiện hành vi của các phương pháp khác nhau................................96
MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của luận án
Giao thông luôn là chủ đề được quan tâm ở hầu hết các nước trên thế giới,
đặc biệt là các nước đang phát triển bởi nó tác động/ảnh hưởng trực tiếp đến đời
sống kinh tế xã hội. Trong đó, nổi lên các vấn đề an toàn giao thông. Có nhiều yếu
tố ảnh hưởng đến an toàn giao thông đô thị bao gồm các yếu tố ngoại cảnh, các yếu
tố liên quan đến con người. Những yếu tố ngoại cảnh đó có thể là điều kiện hạ tầng
giao thông, hệ thống quản lý điều khiển giao thông và tình trạng các phương tiện
tham gia giao thông. Tuy nhiên, một trong những yếu tố quan trọng tác động trực
tiếp đến vấn đề an toàn giao thông đó là thái độ và hành vi của người tham gia giao
thông. Do đó, việc nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông bao gồm cả
nhận dạng các hành động và hành vi bất thường có một ý nghĩa rất lớn trong việc
xây dựng giải pháp, ứng dụng hỗ trợ người tham gia giao thông. Vì vậy, chủ đề này
đã và đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học, các phòng
thí nghiệm trên thế giới. Hơn thế nữa, những thông tin về hành vi của người tham
gia giao thông sẽ rất hữu ích cho những nhà quản lý trong việc quy hoạch hệ thống
và xây dựng chính sách quản lý giao thông và các chính sách an sinh xã hội khác.
Ngoài ra, mô hình nhận dạng hành vi người tham gia giao thông còn trợ giúp đánh
giá mức độ rủi ro trong các lĩnh vực bảo hiểm cũng như có thể ước tính mức độ tiêu
thụ năng lượng và ô nhiễm môi trường của hệ thống giao thông.
Để xây dựng được mô hình nhận dạng hành vi của người tham gia giao
thông các thông tin, dữ liệu của người tham gia được thu thập bằng nhiều cách khác
nhau. Nhờ sự phát triển của công nghệ phần cứng, nhiều loại cảm biến khác nhau
được tích hợp đã cho phép điện thoại thông minh trở thành công cụ hữu ích trong
việc thu thập dữ liệu từ người dùng. Chính vì vậy, trong thời gian gần đây, nhiều
công trình nghiên cứu về nhận dạng hành vi người dùng bao gồm cả hành vi cử chỉ
và hành vi trong giao thông dựa trên cảm biến điện thoại thông minh được công bố.
Tuy nhiên, để đảm bảo độ chính xác cao trong kết quả của mô hình nhận dạng thì
hầu hết các nghiên cứu được thực hiện với vị trí điện thoại cố định trên phương tiện
giao thông hoặc sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau của điện thoại.
Điều này làm cho mô hình được xây dựng trở nên quá phức tạp hoặc khó thực hiện
trong thực tế. Việc nghiên cứu về nhận dạng hành vi của người dùng khi vị trí điện
thoại người dùng không cố định trong quá trình tham gia giao thông là yêu cầu tự
nhiên phù hợp với thực tế.
Ngoài ra, những nghiên cứu đã công bố về nhận dạng hành vi giao thông
được thực hiện trong các điều kiện hoàn cảnh khác nhau. Trong đó, có sự khác nhau
về yếu tố khu vực địa lý, hạ tầng giao thông và văn hóa so với các điều kiện và môi
trường giao thông tại Việt Nam. Do vậy, những mô hình nhận dạng đã được xây
dựng gặp nhiều khó khăn khi phát triển và áp dụng trong điều kiện cụ thể của Việt
Nam. Sự khác biệt này xuất phát từ một số yếu tố quan trọng bao gồm cả yếu tố
khách quan và yếu tố chủ quan. Thứ nhất, đó là các nghiên cứu về bài toán nhận
dạng thường tập trung vào các phương tiện giao thông phổ biến tại các nước phát
triển với đa số phương tiện sử dụng cho thực nghiệm là xe ô tô, xe buýt và tàu điện
ngầm mà ít khi xét đến các phương tiện thô sơ. Trong khi đó, hệ thống giao thông
đô thị tại các nước đang phát triển hoặc chậm phát triển, trong đó có Việt nam, các
phương tiện giao thông được người dân sử dụng chủ yếu vẫn là xe máy và xe đạp
cùng một số phương tiện công cộng khác. Hơn thế nữa, phần lớn các nghiên cứu
trước đây thực hiện trong điều kiện hạ tầng giao thông ổn định hơn so với tính đa
dạng và điều kiện giao thông như ở Việt Nam. Thứ hai, về yếu tố chủ quan đó là
văn hóa và thói quen di chuyển của người dân khi tham gia giao thông. Với những
phương tiện như ô tô hay xe buýt trong các nghiên cứu, dữ liệu cảm biến được thu
thập trong điều kiện phương tiện di chuyển trên các làn đường riêng, hoặc hay
đường chạy xác định trước. Điều kiện này không thể thực hiện được với hiện trạng
giao thông đô thị của Việt Nam. Tất cả những yếu tố cơ bản kể trên là những lý do
giải thích tại sao cần có các nghiên cứu mô hình nhận dạng hành vi giao thông phù
hợp với tính chất đặc thù tại Việt Nam.
Để hỗ trợ được người tham gia giao thông, một trong những mục đích quan
trọng, cấp thiết của mô hình phát hiện hành vi đó là khả năng phát hiện được các
hành vi giao thông bất thường. Các nghiên cứu về vấn đề này thường tập trung vào
phương tiện ô tô; các phương tiện có những thiết kế, đặc tính khác nhau nên rất khó
có một mô hình phù hợp với tất cả các loại phương tiện khác nhau. Các nghiên cứu
trước đây cũng thường sử dụng hướng tiếp cận kết hợp nhiều loại cảm biến để thu
thập, phân tích dữ liệu cho quá trình nhận dạng. Bên cạnh các cảm biến chuyển
động thì các cảm biến khác như GPS, cảm biến hình ảnh và cảm biến âm thanh
cũng có thể được sử dụng nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng các hành vi
bất thường khi lái xe. Việc sử dụng đồng thời nhiều dữ liệu cảm biến cùng một thời
điểm dẫn đến tiêu tốn nhiều năng lượng của điện thoại thông minh và khó có thể áp
dụng trong thực tế. Hướng tiếp cận lựa chọn thu thập, phân tích dữ liệu cảm biến
chuyển động như cảm biến gia tốc sẽ có mức tiêu tốn năng lượng thấp nhất nhưng
cần phải xây dựng một mô hình phù hợp để đảm bảo độ chính xác nhận dạng trên
các loại phương tiện giao thông khác nhau. Một trong những giải pháp căn cốt cho
vấn đề này đó là cần xác định, lựa chọn được tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho
các loại phương tiện, thể hiện rõ đặc trưng của hành vi sao cho nhận dạng, phát hiện
không làm tăng độ phức tạp tính toán của mô hình mà vẫn đảm bảo kết quả phát
hiện hành động, hành vi bất thường.
Với mong muốn xây dựng mô hình phát hiện và đoán nhận hành vi bất
thường sử dụng cảm biết gia tốc của điện thoại thông minh, chúng tôi chọn đề tài:
“Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại”
làm đề tài nghiên cứu trong khuôn khổ luận án tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống
Thông tin nhằm giải quyết một số vấn đề đã đặt ra.
Mục tiêu của luận án
Mục tiêu chính của Luận án tập trung vào phân tích dữ liệu cảm biến thu
được từ điện thoại của người tham gia giao thông nhằm nhận dạng được các hành vi
giao thông bất thường.
Để giải quyết được mục tiêu của Luận án, chúng tôi tập trung vào giải quyết
các vấn đề chính sau:
Khảo sát các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong và ngoài nước. Tìm hiểu các kỹ
thuật thu thập và biến đổi dữ liệu áp dụng cho các loại cảm biến khác nhau,
trong đó tập trung vào cảm biến gia tốc có mức tiêu thụ năng lượng thấp
nhằm tìm ra tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho hệ thống nhận dạng hành
động và hành vi.
Xây dựng hệ thống nhận dạng hành động giao thông cơ bản (đi thẳng, dừng,
rẽ trái, rẽ phải) của người điều khiển phương tiện dựa trên dữ liệu cảm biến
gia tốc được biến đổi từ tập thuộc tính lựa chọn.
Dựa trên hệ thống nhận dạng hành động, nghiên cứu, đề xuất giải pháp phát
hiện hành vi giao thông bất thường, chủ yếu là với phương tiện xe máy.
Trong một thời gian ngắn tương ứng với một hành động cơ bản xảy ra, nếu
phát hiện thấy có các hành động sai khác xảy ra thì xác định là một hành vi
bất thường. Sự bất thường được đánh giá bằng việc phân đoạn cửa sổ hành
động giao thông cơ bản thành các cửa sổ dữ liệu có kích thước nhỏ hơn rồi
so sánh nhãn hành động nhận dạng được của các cửa sổ này so với nhãn của
hành động giao thông cơ bản đó để xác định sự bất thường hay bình thường
dựa trên việc so sánh tỉ lệ sai khác với một tỉ lệ cho trước.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của Luận án là phân tích, nhận dạng hành vi, hành vi
giao thông bất thường của người điều khiển phương tiện. Dựa trên cảm biến gia tốc
thu được từ điện thoại thông minh của các đối tượng sử dụng phương tiện để đưa ra
giải pháp nhận dạng hành động cơ bản làm cơ sở cho nhận dạng hành vi giao thông
bất thường ở đô thị của Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Luận án sử dụng các phương pháp khảo sát, tổng hợp, phân tích thông tin
cần thiết; tham khảo, đánh giá các nghiên cứu liên quan để từ đó tìm ra hướng giải
quyết vấn đề. Xác định rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu để từ đó xây dựng mô
hình nhận dạng hành động và hành vi giao thông.
Khảo sát các kỹ thuật thu thập, xử lý dữ liệu cảm biến, phân tích các đặc
điểm của phương tiện, hành động giao thông để từ đó đề xuất giải pháp nhận dạng
hành động, hành vi giao thông bất thường dựa trên cảm biến thu được. Phương pháp
phân tích sử dụng lý thuyết và chứng minh bằng thực nghiệm được áp dụng để thực
hiện yêu cầu bài toán đặt ra.
Đóng góp của luận án
Đóng góp thứ nhất của luận án: là đề xuất tập thuộc tính đặc trưng dựa trên
miền thời gian và miền tần số nhằm biến đổi dữ liệu cảm biến thành dữ liệu đặc
trưng phục vụ cho nhận dạng hành động và hành vi bất thường. Kết quả độ đo sau
khi phân lớp dữ liệu được sử dụng để đánh giá, lựa chọn tập thuộc tính. Trong đó,
sử dụng tham số Hjorth cho các đại lượng khác nhau nhằm thu được các thuộc tính
phù hợp để biến đổi dữ liệu cảm biến thành dữ liệu đặc trưng. Tập thuộc tính đặc
trưng phù hợp sẽ sử dụng làm cơ sở cho việc xây dựng hệ thống nhận dạng bằng
phương pháp phân lớp [CT2], [CT4].
Khảo sát, lựa chọn kích thước cửa sổ và tỉ lệ chồng dữ liệu để phân tích tìm
ra các giá trị tương ứng, phù hợp với các hành động. Qua đó, hỗ trợ hệ thống nhận
dạng các hành động giao thông có hiệu quả hơn [CT1], [CT2], [CT4].
Khi sử dụng hệ thống nhận dạng thực nghiệm trên cùng một bộ dữ liệu được
công bố bởi công ty HTC của Đài Loan, kết quả nhận dạng bằng hệ thống đề xuất
cao hơn so với một số nghiên cứu đã được công bố trước đó với tập dữ liệu này.
Phương pháp và kết quả thực nghiệm được trình bày trong công bố [CT4].
Đóng góp thứ hai của luận án: đề xuất giải pháp phát hiện hành vi giao
thông bất thường theo một hướng tiếp cận mới, hướng tiếp cận này dựa trên kết quả
nhận dạng hành động cơ bản. Trong thời gian ngắn mà một hành động cơ bản xảy
ra, nếu hệ thống nhận dạng phát hiện có sự bất thường thì xác định đây là hành vi
bất thường. Kỹ thuật xác định bất thường dựa trên phân đoạn dữ liệu của hành động
cơ bản với kích thước cửa sổ nhỏ hơn sau đó tiến hành nhận dạng các đoạn dữ liệu
này nhằm so sánh, đánh giá sự sai khác các nhãn hành động nhận được với hành
động cơ bản để xác định tính bất thường.
Các giải pháp, kết quả thu được của luận án thể hiện trong 4 công trình đã
được công bố. Trong đó có 1 bài báo quốc tế có chỉ số SCIE; 3 bài báo hội nghị
quốc tế có phản biện và có chỉ số Scopus được thể hiện ở các công trình [CT1],
[CT2], [CT3] và [CT4].
Bố cục của luận án
Ngoài phần mở đầu, mục lục, kết luận và tài liệu tham khảo, nội dung chính
của luận án được chia thành 3 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu một số khái niệm cơ bản về hành động, hành vi giao
thông và hành vi giao thông bất thường. Từ đó, giới thiệu bài toán phân tích hành vi
bất thường của người tham gia giao thông dựa trên dữ liệu cảm biến. Khảo sát, tổng
hợp, phân tích một số nghiên cứu trước đây về phương pháp, kỹ thuật giải pháp
phân tích, xử lý dữ liệu cảm biến; phân tích, nhận dạng, phát hiện hành động, hành
vi giao thông nhằm làm rõ các vấn đề của bài toán đặt ra. Từ đó, đề xuất phương
pháp nhận dạng hành vi bất thường dựa trên dữ liệu cảm biến của điện thoại.
Chương 2: Giới thiệu bài toán nhận dạng hành động giao thông. Hệ thống
nhận dạng được xây dựng thực hiện nhận dạng các hành động giao thông cơ bản
dựa trên hướng tiếp cận sử dụng dữ liệu đặc trưng thu được từ việc biến đổi dữ liệu
cảm biến bằng tập thuộc tính đề xuất. Tập thuộc tính đặc trưng được lựa chọn phù
hợp với yêu cầu bài toán, kết hợp các thuộc tính trên cả miền thời gian và miền tần
số cũng như sự đóng góp của tham số Hjorth vào tập thuộc tính. Hệ thống nhận
dạng là cơ sở cho hệ thống giải pháp nhận dạng hành vi bất thường ở chương 3.
Chương 3: Dựa trên kết quả của hệ thống nhận dạng hành động, đề xuất giải
pháp nhận dạng hành vi giao thông, hành vi bất thường. Thực nghiệm được tiến
hành trên cùng một tập dữ liệu với các phương pháp phổ biến khác như DTW, sử
dụng kỹ thuật học sâu. Qua đó, làm rõ được ý nghĩa của giải pháp đề xuất.
Chương 1.
1.1
TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG HÀNH VI
Giới thiệu
Ngày nay, an toàn giao thông và hỗ trợ lái xe an toàn là một trong những vấn
đề đang nhận được sự quan tâm rất lớn từ các nhà quản lý cũng như người dân ở
hầu hết các nước trên thế giới. Theo báo cáo toàn cầu về an toàn giao thông đường
bộ của tổ chức WHO, tai nạn giao thông là một trong 10 nguyên nhân làm chết 1.2
triệu người mỗi năm, một số nước có tỉ lệ cao tập trung vào các nước có thu nhập
thấp và trung bình[1]. Trong đó, các tác nhân gây tai nạn thường là do hành động,
hành vi bất thường của người điều khiển phương tiện. Vì vậy, việc hỗ trợ thông tin
cảnh báo cho lái xe trong suốt hành trình của họ là một trong những cách làm hiệu
quả để tránh tai nạn xảy ra.
Có nhiều nghiên cứu đã thực hiện nhằm giải quyết về vấn đề này, các nghiên
cứu tập trung vào hệ thống cảnh báo và hỗ trợ lái xe; có thể chia thành các hướng
chính như sau: nhận diện các loại phương tiện (ô tô, xe buýt, tàu hỏa, xe đạp, đi bộ)
[2][3]; xác định các kiểu lái xe (lái xe ẩu, lái xe trong tình trạng say rượu, lái xe
trong tình trạng mệt mỏi, lái xe trong tình trạng buồn ngủ, lái xe không tập trung)[4]
[5], phát hiện các sự kiện giao thông bình thường và bất thường (di chuyển, dừng, rẽ
trái, rẽ phải, quay đầu với tốc độ nhanh, dừng đột ngột, đánh võng)[6], phát hiện tai
nạn [7][8]; phát hiện, nhận dạng chất lượng đường đi và điều kiện, hiện trạng giao
thông [8][9], đánh giá mức tiêu thụ năng lượng và ô nhiễm môi trường [9].
Các nghiên cứu trên cho thấy các bài toán phân loại phương tiện, nhận dạng
hành động, hành vi giao thông là những bài toán cơ sở, hữu ích nhằm hỗ trợ người
tham gia cũng như giám sát các hoạt động giao thông. Trong hệ thống giao thông
đường bộ với điều kiện hạ tầng giao thông còn nhiều bất cập, các phương tiện chủ
yếu là xe máy, xe đạp và các phương tiện công cộng phổ biến khác, phân tích và
phát hiện được hành vi giao thông gặp nhiều khó khăn. Một số hệ thống chuyên
dụng, thiết kế cho môi trường khác sẽ khó triển khai trong điều kiện, môi trường đô
thị đặc thù ở Việt Nam. Do đó, hướng tiếp cận sử dụng dữ liệu thu từ thiết bị điện
thoại thông minh đang được phổ biến rộng rãi ở các đô thị là một trong những giải
pháp khả thi.
Vì điện thoại thông minh được sử dụng cho nhiều mục đích cá nhân khác
nhau cũng như có giới hạn về năng lượng, sự đa dạng về chủng loại, chất lượng của
thiết bị phần cứng dẫn đến yêu cầu cần phải xây dựng hệ thống, giải pháp phân tích,
phát hiện hành động, hành vi sao cho phù hợp là một bài toán đặt ra cần được giải
quyết.
Do vậy, chương này làm rõ các khái niệm cơ bản về hành động, hành vi,
hướng tiếp cận bài toán phân tích hành vi giao thông qua việc khảo sát, phân tích
những nghiên cứu trước đây về dữ liệu cảm biến, hệ thống và mô hình nhận dạng,
phát hiện. Từ đó, xác định phương pháp phân tích hành vi giao thông, phát hiện
hành vi giao thông bất thường dựa trên cảm biến gia tốc của điện thoại thông minh.
1.2
Một số khái niệm cơ bản
1.2.1
Hành động giao thông
Hành động giao thông là việc người điều khiển thay đổi trạng thái của
phương tiện trong quá trình tham gia giao thông[10].
Hành động giao thông được các đối tượng tham gia lưu thông sử dụng theo
mục đích, thói quen của mình. Thông thường, các hành động được phân biệt dựa
vào hai thay đổi cơ bản đó là thay đổi vận tốc và thay đổi hướng di chuyển của
phương tiện. Từ đó, có thể đưa ra một số hành động thường gặp đó là hành động
dừng, di chuyển, chờ, quay đầu, đổi hướng sang trái, sang phải, phanh với các tính
chất và mức độ khác nhau. Trong hệ thống phân tích, giám sát giao thông, việc định
nghĩa và nhận dạng các hành động tùy thuộc vào mục đích, yêu cầu của từng bài
toán, dựa trên đánh giá tính chất, mức độ của các hành động đó trong những hoàn
cảnh, điều kiện cụ thể để giải quyết yêu cầu đặt ra[11]. Với mục đích nghiên cứu
của mình, chúng tôi chỉ tập trung vào bốn hành động cơ bản liên quan đến đổi
hướng điều khiển phương tiện và thay đổi tốc độ phương tiện đó là: hành động
- Xem thêm -