zunia.vn

Tuyển sinh 2023 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Kĩ thuật Viễn thông

Giải pháp giám sát, phát hiện và cảnh báo tai nạn giao thông tại Việt Nam sử dụng thiết bị giám sát hành trình kết hợp cảm biến quán tính

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

13
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Giải pháp giám sát, phát hiện và cảnh báo tai nạn giao thông tại Việt Nam sử dụng thiết bị giám sát hành trình kết hợp cảm biến quán tính" đề xuất một giải pháp sử dụng dữ liệu của cảm biến quán tính kết hợp GPS và các chức năng của thiết bị GSHT để giám sát, phát hiện và đưa ra các cảnh báo khi có tai nạn giao thông. Kết quả thực nghiệm cho thấy, giải pháp hoạt động tốt với tỷ lệ phát hiện có độ chính xác cao, các cảnh báo hiển thị theo thời gian thực trên hệ thống bản đồ số tại cơ quan quản lý. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giải pháp giám sát, phát hiện và cảnh báo tai nạn giao thông tại Việt Nam sử dụng thiết bị giám sát hành trình kết hợp cảm biến quán tính

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) GIẢI PHÁP GIÁM SÁT, PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO TAI NẠN GIAO THÔNG TẠI VIỆT NAM SỬ DỤNG THIẾT BỊ GIÁM SÁT HÀNH TRÌNH KẾT HỢP CẢM BIẾN QUÁN TÍNH Ngô Văn Công1, Đào Tô Hiệu2, Trần Đức Nghĩa3, Trần Đức Tân2,* 1 Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng 2 Trường Đại học Phenikaa 3 Viện Công nghệ thông tin (IOIT-VAST) e-mail: ngovancong@tcvn.gov.vn, hieu.daoto@phenikaa-uni.edu.vn, nghiatd@ioit.ac.vn, tan.tranduc@phenikaa-uni.edu.vn Abstract— Hàng năm số vụ tai nạn giao thông I. ĐẶT VẤN ĐỀ xảy ta tại Việt Nam lên đến hơn mười nghìn vụ, số Ngày 10/09/2014 Chính phủ đã ban hành ca tử vong vì tai nạn giao thông lên đến hàng Nghị định 86/2014/NĐ-CP về kinh doanh và điều nghìn người. Năm 2014, Chỉnh phủ đã ban hành kiện kinh doanh vận tải bằng xe ô tô, theo đó quy Nghị định 86/2014/NĐ-CP về kinh doanh và điều định tất cả các xe kinh doanh vận tải đều phải bắt kiện kinh doanh vận tải bằng xe ô tô, theo đó quy buộc lắp đặt thiết bị giám sát hành trình (GSHT). định tất cả các xe kinh doanh vận tải đều phải bắt Chức năng thiết bị giám sát hành trình được quy định buộc lắp đặt thiết bị giám sát hành trình (GSHT), tại Thông tư 73/2014/TT-BGTVT và phải được hiện nay số lượng xe ô tô được lắp đặt GSHT và chứng nhận hợp quy theo QCVN 31:2014. Hiện nay quản lý lên đến hàng triệu xe, việc quản lý bằng số lượng lắp đặt thiết bị GSHT đang được Tổng cục thiết bị GSHT đã mang lại hiệu quả to lớn trong đường bộ Việt Nam quản lý đã lên đến hàng triệu xe, quản lý nhà nước và an toàn giao thông, tuy nhiên việc quản lý bằng thiết bị GSHT trong các năm qua việc quản lý hiện tại mới chỉ dừng lại ở các thông đã mang lại hiệu quả to lớn trong quản lý nhà nước số về thời gian, tọa độ, tốc độ. Việc tích hợp một và an toàn giao thông, các vụ tai nạn giao thông xảy cảm biến quán tính vào thiết bị GSHT và kết hợp ra thì cơ quan chức năng có thể truy xuất ngược các các thuật toán xử lý sẽ giúp giám sát, phát hiện và dữ liệu (tọa độ, thời gian, tốc độ) để xác định nguyên cảnh báo các vụ tai nạn giao thông một cách tự nhân, tuy nhiên đó chỉ là thực hiện sau khi được động theo thời gian thực và địa điểm một cách thông báo về tai nạn giao thông, việc chậm trễ về chính xác nhất, từ đó giúp cơ quan chức năng sớm thông tin trong một số vụ tai nạn giao thông có thể đưa ra các quyết định xử lý, giúp giảm thiểu số ca gây hậu quả là tử vong bởi việc cấp cứu không kịp tử vong bằng việc cấp cứu kịp thời cho các nạn thời. Trong năm 2021, theo số liệu của ủy ban an toàn giao thông quốc gia, số vụ tai nạn giao thông và các nhân bị tai nạn. Trong bài báo này, chúng tôi đề ca tử vong lên đến hàng nghìn người, hình 1 dưới đây xuất một giải pháp sử dụng dữ liệu của cảm biến là một số vụ tai nạn xảy ra và chỉ được thông báo cho quán tính kết hợp GPS và các chức năng của thiết cơ quan chức năng khi có người dân phát hiện. bị GSHT để giám sát, phát hiện và đưa ra các cảnh báo khi có tai nạn giao thông. Kết quả thực Ngày nay, đối với sự phát triển của công nghiệm cho thấy, giải pháp hoạt động tốt với tỷ lệ nghệ vi cơ điện tử, cảm biến quán tính ngày càng phát hiện có độ chính xác cao, các cảnh báo hiển được sử dụng nhiều trong các ứng dụng thực tế. Việc thị theo thời gian thực trên hệ thống bản đồ số tại kích thước nhỏ, điện năng tiêu thụ thấp và chi phí, nó được sử dụng nhiều trong các ứng dụng khác nhau, cơ quan quản lý. đặc biệt là các ứng dụng liên quan đến chuyển động [1,2,3]. Từ khóa: Solution, traffic accident, inertial sensor, GPS, accelerometer, velocity, rotation angle, car. ISBN 978-604-80-7468-5 324
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) về tai nạn giao thông, việc chỉ sử dụng dữ liệu của tốc độ cũng sẽ làm giảm sự chính xác trong cảnh báo. Việt Nam đã thực hiện quy định bắt buộc lắp đặt thiết bị giám sát hành trình đối với tất cả các loại xe kinh doanh vận tải, do đó việc thực hiện giải pháp nhờ tích hợp thêm cảm biến quán tính vào thiết bị đã có này sẽ giảm chi phí đầu tư về mặt thiết bị, hệ thống. II. GIẢI PHÁP THỰC HIỆN Server Vệ tinh Trạm BTS Máy tính/ thiết bị di động Thiết bị GSHT Thiết bị GSHT Thiết bị GSHT Hình 2. Sơ đồ khối hệ thống của giải pháp Hệ thống được mô tả như hình 2, bao gồm các thiết bị giám sát hành trình đã được lắp đặt trên các xe ô tô, các thiết bị giám sát hành trình này tiến hành thu thập dữ liệu từ hệ thống định vị vệ tinh để lấy các thông tin về tọa độ, thời gian, tốc độ kết hợp với các dữ liệu từ bộ cảm biến quán tính và truyền dữ liệu về server (hệ thống máy chủ tại các đơn vị cung cấp dịch vụ giám sát hành trình và hệ thống máy chủ tại Tổng cục Đường bộ Việt Nam) thông qua kết nối Hình 1. Một số hình ảnh tai nạn giao thông [19] 3G/ 4G [11] với các trạm BTS. Máy tính/ thiết bị di Một số giải pháp sử dụng phương pháp phân động được sử dụng để theo dõi tình hình các xe di tích hình ảnh để thực hiện phát hiện tai nạn giao chuyển trên bản đồ số (hình 3) và các cảnh báo (tai thông [4,5], tuy nhiên đối với các giải pháp này thì nạn, quá tốc độ, thời gian lái xe, dừng đỗ…). Dữ liệu tương đối tốn kém về mặt chi phí khi phải lắp đặt đủ được truyền về máy chủ theo tần suất 10 giây đến 30 số lượng các camera trên cung đường cần giám sát. giây, việc dữ liệu được truyền liên tục giúp việc giám Các nghiên cứu khác sử dụng cảm biến gia tốc để sát gần như đạt được theo thời gian thực, qua đó giúp thực hiện phát hiện có tai nạn [6,7,8], việc chỉ sử cải thiện được các thông tin chậm trễ khi có tai nạn dụng cảm biến gia tốc sẽ hạn chế khả năng phát hiện giao thông hoặc sự cố bất ngờ. các trường hợp xe tai nạn, và do chỉ sử dụng dữ liệu của cảm biến gia tốc cũng sẽ làm việc phát hiện trở nên thiếu chính xác. Trong nghiên cứu [9] nhóm tác giả sử dụng dữ liệu từ cổng ODB của xe ô tô để phát hiện tai nạn, khi có tai nạn thì túi khí sẽ nổ, từ đó bộ điều khiển trung tâm sẽ tiến hành gửi thông báo về server, giải pháp này chỉ thực hiện được đối với các xe mà có túi khí ở ghế lái và túi khí này phải hoạt động, trường hợp đối với một số loại xe không có túi khí thì sẽ không phát hiện được tai nạn giao thông. Nhóm tác giả khác [10] chỉ sử dụng vận tốc thu được từ hệ thống GPS để ra quyết định cảnh báo Hình 3. Hệ thống bản đồ số theo dõi trực tuyến ISBN 978-604-80-7468-5 325
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Trong hình 4 dưới đây thể hiện sơ đồ khối của III. MÔ PHỎNG, THỰC NGHIỆM thiết bị giám sát hành trình tích hợp thêm cảm biến Bộ thiết bị được lắp đặt trên xe tương ứng với quán tính. các trục của cảm biến quán tính như trong hình 5. Thiết bị khi hoạt động sẽ truyền dữ liệu về hệ thống máy chủ của các đơn vị cung cấp dịch vụ và Tổng cục đường bộ Việt Nam (hiện tại đối với QCVN 31:2014 chưa quy định về cảm biến quán tính cũng như dữ liệu của nó). Phương pháp mô phỏng trong bài báo này được nhóm tác giả thực hiện với hai tình huống là kết hợp vận tốc xe di chuyển và tác động đồng thời có chủ đích vào thiết bị có gắn cảm biến quán tính để thu được bộ dữ liệu giả cho tình huống xe đâm trực diện và xe bị lật, xoay. Hình 4. Sơ đồ khối và thiết bị giám sát hành trình thực tế Đối với giải pháp này thì có thể thực hiện độc - Khối nguồn: Sử dụng các IC ổn áp để chuyển đổi lập trên thiết bị hoặc máy chủ sẽ phân tích dựa trên điện áp từ 12VDC (ắc quy ô tô) ra các nguồn điệp áp dữ liệu nhận được từ các thiết bị lắp đặt trên ô tô ổn định 5 VDC, 3.3 VDC cung cấp cho các module truyền về hoặc kết hợp cả 2 phương pháp, ở bài báo trong thiết bị giám sát hành trình hoạt động. này nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu tại máy chủ, việc phân tích dữ liệu trên máy chủ - Khối bộ nhớ: Sử dụng các IC nhớ hoặc thẻ nhớ giúp sẽ đơn giản hơn do việc tính toán, xử lý dữ liệu nhanh lưu lại thông tin và dữ liệu hoạt động tối thiểu 30 hơn và giảm các bước làm việc trên các vi điều khiển. ngày để phù hợp theo QCVN 31: 2014. Nhóm tác giả đề xuất một phương pháp ra quyết định cảnh báo bằng việc phân tích dữ liệu cảm biến quán - Khối GPS [12]: Thu thông tin dữ liệu về thời gian, tính và dữ liệu về vận tốc di chuyển của xe. Việc kết tọa độ, tốc độ. Bản tin thu được theo định dạng hợp cả hai loại dữ liệu sẽ đem lại độ chính xác và tin GPRMC được sử dụng để xử lý do đầy đủ các thông cậy cao hơn so với việc chỉ sử dụng dữ liệu của cảm tin cần thiết. biến gia tốc, chỉ sử dụng dữ liệu gia tốc có thể gây - Khối GSM [13]: Khối đảm nhiệm vai trò truyền hiện tượng cảnh báo giả khi xe thực hiện phanh gấp thông với máy chủ và nhận tín hiệu điều khiển thông hoặc đi qua những vị trí xóc. qua mạng di động. - Cảm biến quán tính [14-18]: sử dụng cảm biến quán tính 6 bậc tự do, dữ liệu của cảm biến kết hợp với vận tốc di chuyển để đưa ra các thông báo về tai nạn giao thông. Bảng 1 dưới đây thể hiện dữ liệu thu được từ module GPS và cảm biến quán tính, các dữ liệu này được sử dụng trong phân tích để đưa ra cảnh báo về tai nạn giao thông. Dòng 1 là dữ liệu về thời gian, 3 dòng (2,3,4) tiếp theo là dữ liệu về gia tốc, 3 dòng (5,6,7) là dữ liệu về góc quay, dòng (8,9) là dữ liệu về định vị, dòng 10 là dữ liệu về tốc độ di chuyển của xe. Bảng 1. DỮ LIỆU SỬ DỤNG TRONG GIẢI PHÁP 1 Thời gian 1.01 1.02 1.03 2 acc_x (m/s2) 0.330 0.708 0.715 3 acc_y (m/s2) 0.200 0.035 1.986 4 acc_z (m/s2) 10.962 9.459 12.845 5 gyro_x (độ/s) 3.146 3.116 2.383 6 gyro_y (độ/s) -3.818 -2.383 -3.696 7 gyro_z (độ/s) -0.395 -0.548 -1.006 8 Vĩ độ 21.024 21.024 21.024 9 Kinh độ 105.546 105.546 105.546 10 Tốc độ (km/h) 17.148 17.148 17.148 Hình 5. Cảm biến quán tính lắp đặt trên xe ISBN 978-604-80-7468-5 326
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) A. Phát hiện tai nạn khi xe đâm trực diện Hình 8. Đồ thị vận tốc khi va chạm B. Phát hiện tai nạn khi xe bị trượt, xoay Hình 6. Xe đâm trực diện [20] Đối với tình huống xe ô tô khi đâm trực diện (Hình 6) thì ta cần xác định giá trị gia tốc của trục Z thay đổi bất thường tương ứng với vận tốc giảm tương ứng, tại hình 7, hình 8 ta có thể thấy dữ liệu mô phỏng tại giây thứ 19 khi giá trị gia tốc vượt ngưỡng bất thường kèm theo đó là giá trị vận tốc giảm đột ngột. Một hàm thể hiện mối quan hệ giữa gia tốc các trục và vận tốc được thiết lập để đưa ra quyết định về một vụ tai nạn giao thông: 𝐻(𝑔, 𝑣) = 𝐹 𝐴𝑁𝐷𝑣 (1) Hình 9. Xe bị tai nạn mất lái Trong đó: Đối với tình huống xe ô tô khi bị mất lái H(g,v): Hàm quan hệ giữa giá trị gia tốc và vận tốc. (Hình 9), gây trượt bánh xe và xe xoay nhiều vòng, hoặc xe va chạm mà bị lộn nhiều vòng thì khi đó ta 𝐹 : Biến thể hiện thay đổi của giá trị gia tốc theo cần xác định các giá trị góc quay của các trục tương trục Z. ứng và đưa ra quyết định, đối với trường hợp này thì giá trị vận tốc sẽ không tạo ra sự giảm đột ngột như 𝑣 : Biến thể hiện thay đổi của giá trị vận tốc. trường hợp xe đâm trực diện (Hình 10, 11). Hàm thể hiện giữa các giá trị góc quay và vận tốc: 𝐻(𝑟, 𝑣) = 𝑅 , , 𝐴𝑁𝐷𝑣 (2) Trong đó: H(r,v): Hàm quan hệ giữa giá trị góc quay và vận tốc 𝑅 , : Biến thể hiện thay đổi của giá trị góc quay theo 3 trục x,y,z 𝑣 : Biến thể hiện thay đổi của giá trị vận tốc Hình 7. Đồ thị gia tốc khi xảy ra va chạm ISBN 978-604-80-7468-5 327
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) sử dụng thiết bị giám sát hành trình tích hợp cảm biến quán tính. Việc tích hợp cảm biến quán tính vào hệ thống giám sát hành trình đã có sẽ giúp giảm thiểu việc đầu tư về trang thiết bị, hệ thống máy móc. Kết quả thực nghiệm đối với dữ liệu mô phỏng cho thấy việc cảnh báo trên hệ thống bản đồ số hoạt động tốt, hệ thống cảnh báo đối với các trường hợp mô phỏng trong bài báo này đạt tỷ lệ chính xác đến 99%. Thông qua việc phát hiện cảnh báo trên hệ thống trực tuyến thì bằng nhiều biện pháp, cơ quan quản lý có thể xác định được mức độ tai nạn. Phát hiện sớm tai nạn sẽ giảm thiểu các ca tử vong bởi việc cấp cứu kịp thời cho các nạn nhân, cũng như xử lý sự cố giúp đảm bảo việc di chuyển giao thông cho người dân một cách thuận lợi. Trong tương lai, dữ liệu từ thiết bị có cảm biến Hình 10. Đồ thị vận tốc khi xe bị xoay, lật quán tính có thể được sử dụng cho sự phân tích, đánh giá tình trạng mặt đường, từ đó đưa ra các cảnh báo về hiện trạng đường giao thông để lái xe một cách an toàn. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1].Collin, J., Davidson, P., Kirkko-Jaakkola, M., Leppäkoski, H. (2019). “Inertial Sensors and Their Applications.” In: Bhattacharyya, S., Deprettere, E., Leupers, R., Takala, J. (eds) Handbook of Signal Processing Systems. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3- 319-91734-4_2, pp 51–85. [2].N. T. Thu, T. Dao, B. Q. Bao, D. Tran, and P. Van Thanh, “Real-Time Wearable-Device Based Activity recognition Using Machine Learning Hình 11. Đồ thị giá trị góc quay của 1 trục khi xe bị xoay, lật Methods,” Int. J. Comput. Digit. Syst., vol. 11, no. 1, pp. 321–323, 2022. Tại máy chủ khi nhận được dữ liệu từ các bộ [3].N. C. Minh, T. H. Dao, D. N. Tran, Q. H. Nguyen, giám sát hành trình sẽ tiến hành phân tích, xử lý và cập nhật trạng thái di chuyển lên bản đồ số, giúp T. T. Nguyen, and D. T. Tran, “Evaluation of người dùng theo dõi một cách dễ dàng (Hình 12). Smartphone and Smartwatch Accelerometer Data in Activity Classification,” 2021 8th NAFOSTED Conf. Inf. Comput. Sci., pp. 33–38, 2021. [4]. I. J. Lee, "An accident detection system on highway using vehicle tracking trace," ICTC 2011, 2011, doi: 10.1109/ICTC.2011.6082684, pp. 716-721. [5]. B. Maaloul, A. Taleb-Ahmed, S. Niar, N. Harb and C. Valderrama, "Adaptive video-based algorithm for accident detection on highways," 2017 12th IEEE International Symposium on Industrial Embedded Systems Hình 12. Hình ảnh cảnh báo trên hệ thống bản đồ số (SIES), 2017, doi: 10.1109/SIES.2017.7993382, pp. 1-6. IV. KẾT LUẬN [6]. R. Rishi, S. Yede, K. Kunal and N. V. Bansode, Trong bài báo này nhóm tác giả đã trình bày "Automatic Messaging System for Vehicle về giải pháp phát hiện, cảnh báo tai nạn giao thông ISBN 978-604-80-7468-5 328
Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Tracking and Accident Detection," 2020 system for on-duty firefighters. Sensors, 19(21), International Conference on Electronics and 4746. Sustainable Communication Systems (ICESC), [16]. Van, T. N., Duc, T. C., & Duc-Tan, T. 2020, doi: (2015). Application of street tracking algorithm 10.1109/ICESC48915.2020.9155836, pp. 831- in an INS/GPS integrated navigation 834. system. IETE Journal of Research, 61(3), 251- [7]. Rani, B. & Sam, R. & Kamatam, Govardhan. 258. (2018), "A Review on Vehicle Tracking and [17]. Luu, M. H., Tran, D. T., Nguyen, T. L., Accident Detection System using Nguyen, D. D., & Nguyen, P. T. (2006). Errors Accelerometer," International Journal of Applied determination of the MEMS IMU, Journal of Engineering Research. 13. 9215. Science, Vietnam National University, Hanoi . 10.37622/IJAER/13.11.2018, pp. 9215-9217. [18]. Tan, T. D., Anh, N. T., & Anh, G. Q. (2011, [8]. Routh, Jayati & das, Arshiya & Kundu, Piyashi January). Low-cost Structural Health Monitoring & Thakur, Madhubarsha. (2019), "Automatic scheme using MEMS-based accelerometers. Vehicle Accident Detection and Messaging In 2011 Second International Conference on System Using GPS and GSM Module," Intelligent Systems, Modelling and International Journal of Engineering Trends and Simulation (pp. 217-220). Technology. 67. 69-72. [19]. Uỷ ban an toàn giao thông quốc gia, 10.14445/22315381/IJETT-V67I8P211. http://antoangiaothong.gov.vn/uy-ban-atgt-quoc- [9]. Najim Al-Din, Munaf & AL-Baimani, gia/79-nguoi-tu-vong-vi-tngt-trong-4-ngay-nghi- Mahmood, “Vehicle Tracking and Accident le-304-15-227920.html Warning System,” Conference: 5th National [20]. Howstuffworks, Symposium on Engineering Final Year Projects, https://auto.howstuffworks.com/car-driving- University of Nizwa, Oman (2015). safety/safety-regulatory-devices/car-testing.htm [10]. M. Syedul Amin, J. Jalil and M. B. I. Reaz, "Accident detection and reporting system using GPS, GPRS and GSM technology," 2012 International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 2012, doi: 10.1109/ICIEV.2012.6317382, pp. 640-643. [11]. E. Ezhilarasan and M. Dinakaran, "A Review on Mobile Technologies: 3G, 4G and 5G," 2017 Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models (ICRTCCM), 2017, doi: 10.1109/ICRTCCM.2017.90, pp. 369-373. [12]. Dana, P.H. “Global Positioning System (GPS) Time Dissemination for Real-Time Applications.” Real-Time Systems 12. https://doi.org/10.1023/A:1007906014916, pp. 9–40 (1997). [13]. M. Rahnema, "Overview of the GSM system and protocol architecture," in IEEE Communications Magazine, vol. 31, no. 4, April 1993, doi: 10.1109/35.210402, pp. 92-100. [14]. D. K. Shaeffer, "MEMS inertial sensors: A tutorial overview," in IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 4, April 2013, doi: 10.1109/MCOM.2013.6495768, pp. 100-109. [15]. Pham, V. T., Le, Q. B., Nguyen, D. A., Dang, N. D., Huynh, H. T., & Tran, D. T. (2019). Multi-sensor data fusion in a real-time support ISBN 978-604-80-7468-5 329

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2369 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.