Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI<br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> LỮ ĐĂNG NHẠC<br /> <br /> NHẬN DẠNG HÀNH VI CỦA NGƯỜI THAM GIA GIAO<br /> THÔNG DỰA TRÊN CẢM BIẾN ĐIỆN THOẠI<br /> <br /> Chuyên ngành: Hệ thống Thông tin<br /> Mã số: 9480401.01<br /> <br /> TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> Hà Nội – 2018<br /> <br /> Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà<br /> Nội<br /> <br /> Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Hà Nam<br /> PGS.TS. Phan Xuân Hiếu<br /> <br /> Phản biện: PGS.TS. Nguyễn Quốc Cường<br /> Phản biện: PGS.TS. Bùi Thu Lâm<br /> Phản biện: PGS.TS. Đỗ Trung Tuấn<br /> <br /> Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến<br /> sĩ họp tại Phòng 212, Nhà E3, Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội<br /> vào hồi 14 giờ 00’ ngày 28 tháng 12 năm 2018<br /> <br /> Có thể tìm hiểu luận án tại:<br /> -<br /> <br /> Thư viện Quốc gia Việt Nam<br /> <br /> -<br /> <br /> Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội<br /> <br /> MỞ ĐẦU<br /> Tính cấp thiết của luận án<br /> <br /> Trong hệ thống giao thông đô thị, có nhiều yếu tố tác động đến vấn<br /> đề quản lý và an toàn giao thông. Trong đó, thái độ và hành vi của người<br /> tham gia giao thông có tác động trực tiếp hệ thống. Do đó, việc nhận dạng<br /> hành vi của người tham gia giao thông bao gồm cả nhận dạng các hành<br /> động và hành vi bất thường có một ý nghĩa rất lớn trong việc xây dựng giải<br /> pháp, ứng dụng hỗ trợ người tham gia giao thông. Vì vậy, chủ đề này đã và<br /> đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học, các<br /> phòng thí nghiệm trên thế giới. Hơn thế nữa, những thông tin về hành vi<br /> của người tham gia giao thông sẽ rất hữu ích cho những nhà quản lý trong<br /> việc quy hoạch hệ thống và xây dựng chính sách quản lý giao thông và các<br /> chính sách an sinh xã hội khác. Ngoài ra, mô hình nhận dạng hành vi<br /> người tham gia giao thông còn trợ giúp đánh giá mức độ rủi ro trong các<br /> lĩnh vực bảo hiểm cũng như có thể ước tính mức độ tiêu thụ năng lượng và<br /> ô nhiễm môi trường của hệ thống giao thông.<br /> Để xây dựng được mô hình nhận dạng hành vi của người tham gia<br /> giao thông các thông tin, dữ liệu của người tham gia được thu thập bằng<br /> nhiều cách khác nhau. Thí nghiệm ban đầu đã thu thập dữ liệu bằng các<br /> thiết bị cảm biến cố định trên đối tượng nghiên cứu. Nhờ sự phát triển của<br /> công nghệ phần cứng, nhiều loại cảm biến khác nhau được tích hợp đã cho<br /> phép điện thoại thông minh trở thành công cụ hữu ích trong việc thu thập<br /> dữ liệu từ người dùng. Chính vì vậy, trong thời gian gần đây, nhiều công<br /> trình nghiên cứu về nhận dạng hành vi người dùng bao gồm cả hành vi cử<br /> chỉ và hành vi trong giao thông dựa trên cảm biến điện thoại thông minh<br /> được công bố. Tuy nhiên, để đảm bảo độ chính xác cao trong kết quả của<br /> mô hình nhận dạng thì hầu hết các nghiên cứu được thực hiện với vị trí<br /> điện thoại cố định trên phương tiện giao thông hoặc sử dụng tập thuộc tính<br /> đặc trưng có số lượng lớn nhằm trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến<br /> khác nhau của điện thoại. Điều này làm cho mô hình xây dựng giảm tính<br /> tiện dụng cũng như giảm khả năng ứng dụng trong thực tế. Điều này dẫn<br /> 1<br /> <br /> đến hướng nghiên cứu về nhận dạng hành vi của người dùng khi vị trí điện<br /> thoại người dùng không cố định trong quá trình tham gia giao thông.<br /> Ngoài ra, những nghiên cứu đã công bố về nhận dạng hành vi giao<br /> thông được thực hiện trong các điều kiện hoàn cảnh khác nhau. Trong đó,<br /> có sự khác nhau về yếu tố khu vực địa lý, hạ tầng giao thông và văn hóa so<br /> với các điều kiện và môi trường giao thông tại Việt Nam. Do vậy, những<br /> mô hình nhận dạng đã được xây dựng gặp nhiều khó khăn khi phát triển và<br /> áp dụng trong điều kiện cụ thể của Việt Nam. Sự khác biệt này xuất phát<br /> từ một số yếu tố quan trọng bao gồm cả yếu tố khách quan và yếu tố chủ<br /> quan. Thứ nhất, đó là các nghiên cứu về bài toán nhận dạng thường tập<br /> trung vào các phương tiện giao thông phổ biến tại các nước phát triển với<br /> đa số phương tiện sử dụng cho thực nghiệm là xe ô tô, xe buýt và tàu điện<br /> ngầm mà ít khi xét đến các phương tiện thô sơ. Trong khi đó, hệ thống<br /> giao thông đô thị tại các nước đang phát triển hoặc chậm phát triển, trong<br /> đó có Việt nam, các phương tiện giao thông được người dân sử dụng chủ<br /> yếu vẫn là xe máy và xe đạp cùng một số phương tiện công cộng khác.<br /> Hơn thế nữa, phần lớn các nghiên cứu trước đây thực hiện trong điều kiện<br /> hạ tầng giao thông ổn định hơn so với tính đa dạng điều kiện giao thông<br /> như ở Việt Nam. Thứ hai, về yếu tố chủ quan đó là văn hóa và thói quen di<br /> chuyển của người dân khi tham gia giao thông. Với những phương tiện<br /> như ô tô hay xe buýt trong các nghiên cứu, dữ liệu cảm biến được thu thập<br /> trong điều kiện phương tiện di chuyển trên các làn đường riêng, hoặc hay<br /> đường chạy xác định trước. Điều kiện này không thể thực hiện được với<br /> hiện trạng giao thông đô thị của Việt Nam. Tất cả những yếu tố cơ bản kể<br /> trên là những lý do giải thích tại sao cần có các nghiên cứu mô hình nhận<br /> dạng hành vi giao thông phù hợp với tính chất đặc thù tại Việt Nam.<br /> Để hỗ trợ được người tham gia giao thông, một trong những mục<br /> đích quan trọng, cấp thiết của mô hình phát hiện hành vi đó là khả năng<br /> phát hiện được các hành vi giao thông bất thường. Các nghiên cứu về vấn<br /> đề này thường tập trung vào phương tiện ô tô; các phương tiện có những<br /> thiết kế, đặc tính khác nhau nên rất khó có một mô hình phù hợp với tất cả<br /> các loại phương tiện khác nhau. Các nghiên cứu này cũng thường sử dụng<br /> 2<br /> <br /> hướng tiếp cận kết hợp nhiều loại cảm biến để thu thập, phân tích dữ liệu<br /> cho quá trình nhận dạng. Bên cạnh các cảm biến chuyển động thì các cảm<br /> biến khác như GPS, camera hình ảnh và cảm biến âm thanh cũng có thể<br /> được sử dụng nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng các hành vi<br /> bất thường khi lái xe. Việc sử dụng đồng thời nhiều dữ liệu cảm biến cùng<br /> một thời điểm dẫn đến tiêu tốn nhiều năng lượng của điện thoại thông<br /> minh và khó có thể áp dụng trong thực tế. Hướng tiếp cận lựa chọn thu<br /> thập, phân tích dữ liệu cảm biến chuyển động như cảm biến gia tốc sẽ có<br /> mức tiêu tốn năng lượng thấp nhất nhưng cần phải xây dựng một mô hình<br /> phù hợp để đảm bảo độ chính xác nhận dạng trên các loại phương tiện giao<br /> thông khác nhau. Một trong những giải pháp căn cốt cho vấn đề này đó là<br /> cần xác định, lựa chọn được tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho các loại<br /> phương tiện, thể hiện rõ đặc trưng của hành vi sao cho nhận dạng, phát<br /> hiện không làm tăng độ phức tạp tính toán của mô hình mà vẫn đảm bảo<br /> kết quả phát hiện hành động, hành vi bất thường.<br /> Với mong muốn xây dựng mô hình phát hiện và đoán nhận hành vi<br /> bất thường sử dụng cảm biết gia tốc của điện thoại thông minh, chúng tôi<br /> chọn đề tài: “Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên<br /> cảm biến điện thoại” làm đề tài nghiên cứu trong khuôn khổ luận án tiến sĩ<br /> chuyên ngành Hệ thống Thông tin nhằm giải quyết một số vấn đề đã đặt<br /> ra.<br /> Mục tiêu của luận án<br /> <br /> Mục tiêu chính của Luận án tập trung vào phân tích dữ liệu cảm biến<br /> thu được từ điện thoại của người tham gia giao thông nhằm nhận dạng<br /> được các hành vi giao thông bất thường.<br /> Để giải quyết được mục tiêu của Luận án, chúng tôi tập trung vào<br /> giải quyết các vấn đề chính sau:<br /> Khảo sát các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong và ngoài nước. Tìm<br /> hiểu các kỹ thuật thu thập và biến đổi dữ liệu áp dụng cho các loại cảm<br /> biến khác nhau, trong đó tập trung vào cảm biến gia tốc có mức tiêu thụ<br /> năng lượng thấp nhằm tìm ra tập thuộc tính đặc trưng phù hợp cho hệ<br /> thống nhận dạng hành động và hành vi.<br /> 3<br /> <br />