Đại dịch COVID-19 đã, đang và sẽ gây ra nhiều tổn thất nặng nề về kinh tế lẫn sức khỏe và tính mạng của người dân trên đất nước Việt Nam nói riêng và cả thế giới nói chung. Việc phòng tránh để tự bảo vệ bản thân và cho cộng đồng quan trọng hơn bao giờ hết, có thể xuất phát từ những việc đơn giản nhất như rửa tay thương xuyên, đeo khẩu trang nơi công cộng,… Tuy nhiên, việc này tuy đơn giản nhưng không phải ai cũng có thể nhớ và thực hiện thường xuyên.
Giải pháp “Ứng dụng học máy trong nhận diện, nhắc nhở mang khẩu trang” để kiểm tra xem mọi người có mang khẩu trang trong các khu vực được quy định hay không. Giải pháp là sự kết hợp giữa lập trình Node-Red và bộ công cụ Teachable Machine với mục đích phân biệt việc mang và không mang khẩu trang sau đó tiến hành phát lệnh nhắc nhở. Đây là 1 trong 2 dự án lọt vào vòng chung kết Start-up Kite 2021 của HSSV trường Cao đẳng Công Thương miền Trung.
Sinh viên Nguyễn Công Thạch, Nguyễn Văn Vinh, lớp CĐ ĐT K42, Khoa Điện- Tự động hóa, trường Cao đẳng Công Thương miền Trung đại diện nhóm tác giả giải pháp: Ứng dụng học máy trong nhận diện, nhắc nhở mang khẩu trang
Về giá trị sản phẩm, sinh viên Nguyễn Công Thạch, lớp Cao đẳng Điện tử K42, Khoa Điện- Tự động hóa, trường Cao đẳng Công Thương miền Trung, đại diện nhóm dự thi cho biết: Qua tìm hiểu và nghiên cứu thì công nghệ nhận diện đã được phát triển khắp thế giới nhưng công nghệ nhận diện sử dụng khẩu trang thì chưa, ngay cả các hãng lớn như Google, Apple đều chưa tiến hành thương mại hóa thành công. Điểm ưu việt của chúng tôi phát triển là thuật toán và cách sử dụng công nghệ nhận diện cho hiệu quả ổn định.
Sản phẩm nhằm nâng cao ý thức của cộng đồng, thực hiện thông điệp 5K do Bộ Y tế phát động gồm: “Khẩu trang”, “Khử khuẩn”, “Khoảng cách”, “Không tụ tập”, “Khai báo Y tế”, đồng thời, kêu gọi người dân không chủ quan, lơ là trong công tác phòng, chống dịch COVID-19. Từ đó, thay đổi thói quen đeo khẩu trang của người dân. Khi đại dịch COVID ổn định thì huấn luyện lại bộ dữ liệu để sử dụng trong việc nhắc nhở mặt đồng phục, hoặc nhận diện khuôn mặt phục vụ điểm danh học sinh sinh viên hoặc chấm công cho người lao động.
Về quy mô thị trường, sinh viên Nguyễn Văn Vinh, lớp Cao đẳng Điện tử K42, đồng tác giả dự án cho biết: thị trường mà sản phẩm chúng tôi nhắm đến là các tổ chức với số lượng nhân sự lớn, cơ quan nhà nước, bên cạnh đó các địa điểm công cộng như bệnh viện, trường học,… cũng được đề cập đến. Điểm nổi bật của dự án là tính khả thi trong thị trường hiện nay và có khả năng ứng dụng rộng rãi trong tương lai. Đối thủ cạnh canh của dự án là vấn đề chưa đáng lo bởi vì trên thị trường chưa ra sản phẩm nào có thể cạnh tranh trực tiếp với sản phẩm chúng tôi. Đây là dự án nếu thực hiện tốt sẽ đem lại lợi ích rất lớn cho xã hội, nhất là trong bối cảnh dịch bệnh hiện nay, đồng thời cũng mang lại lợi ích tài chính không nhỏ cho các nhà đầu tư.
Nói về quy trình thực hiện, Sinh viên Nguyễn Công Thạch chia sẻ thêm: Để một ứng dụng học máy có thể hoạt động thì cần một phần cứng có cấu hình vừa đủ có thể sử dụng máy tính thông thường, tuy nhiên mục tiêu của giải pháp là nhỏ gọn linh động mà máy tính nhúng Raspberry Pi lại là một sự lựa chọn phù hợp. Do đó nhóm tác giả quyết định chọn máy tính nhúng Raspberry Pi B+ để thực hiện giải pháp “Ứng dụng học máy trong nhận diện, nhắc nhở mang khẩu trang”.
Một trong những ứng dụng của Giải pháp: Ứng dụng học máy trong nhận diện, nhắc nhở mang khẩu trang
Giải pháp của nhóm tác giả là một ứng dụng học máy nhận diện nên camera là một phần cứng không thể thiếu, để đồng bộ với máy tính Raspberry được chọn ở trên nhóm tác giả chọn Camera Raspberry Pi (G) Fisheye Lens 160 Degree FoV OV5647 5MP được trang bị ống kính góc rộng với góc quay lên đến 160°, thích hợp với các ứng dụng cần góc chiếu rộng đặc biệt là ứng dụng học máy nhận diện khuôn mặt. Bên cạnh đó để phát hiện có người vào khu vực nhận dạng nhóm tác giả sử dụng cảm biến khoảng cách TOF10120 laser, cảm biến giúp kích hoạt chế độ nhận diện trên ứng dụng một cách tự động mà không cần có người giám sát kích hoạt.
Sau khi lựa chọn được môi trường để lập trình ứng dụng, nhóm tác giả tìm hiểu và lựa chọn nền tản máy học phù hợp, hiện nay các công cụ hỗ trợ lập trình máy học khá nhiều (tensorflow, Teachable Machine, …). Trong đó, Teachable Machine là công cụ của Google để nhận dữ liệu từ camera để xử lý, đồng thời cũng là công cụ để người lập trình huấn luận cho ứng dụng máy học. Do đó nhóm tác giả chọn Teachable Machine để huấn luyện cho ứng dụng phân biệt được đâu là người mang khẩu trang, đâu là người không mang khẩu trang.
Để hoàn thiện giải pháp, nhóm tác giả tiến hành huấn luyện cho ứng dụng trên bộ công cụ Teachable Machine bằng cách nhập dữ liệu và xuất dữ liệu sau khi đã “huấn luyện” cho máy cách nhận biết đối tượng đeo khẩu trang và không mang khẩu trang. Tiếp sử dụng Node-Red để sử dụng các dữ liệu sau khi đã thực hiện công việc “huấn luyện” cho máy tính hiểu các đối tượng mang khẩu trang và không mang khẩu trang bằng công cụ Teachable Machine, chúng ta cần có một công cụ lập trình để đạt được mục đích. Node-Red có thể áp dụng được trong việc này.
Giải pháp ứng dụng các công nghệ mới đang là xu hướng chung trong cuộc cách mạng 4.0 đặc biệt là Machine Learning (máy học) vào việc nhắc nhở mang khẩu trang với chi phí thấp, nhỏ gọn dễ vận hành và lắp đặt. Hy vọng sau cuộc thi Start-up Kite 2021 lần này, dự án sẽ có nhiều hơn nữa cơ hội hợp tác với nhà đầu tư nhằm mở rộng quy mô sản xuất, ứng dụng rộng rãi đến người dân qua đó góp phần giúp mọi người ý thức được tầm quan trọng của việc bảo vệ bản thân và cộng đồng trước đại dịch COVID-19 từ những việc đơn giản nhất, đó là việc đeo khẩu trang nơi công cộng.
Bảo Hậu
