Các Camera tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đang vận hành trên các đường dây Truyền tải hiện nay gồm 02 loại: Camera AI (là Camera tích hợp AI) hoặc Camera IP thông thường kết hợp với thiết bị xử lý AI cục bộ - Box AI. Nhóm thực hiện đề tài đã tự nghiên cứu và thiết kế thành công sản phẩm Box AI tích hợp sẵn mô hình học máy AI để chuyển đổi camera IP thường sang camera AI tự động nhận dạng và đưa ra cảnh báo sớm khi có trường hợp vi phạm hành lang an toàn lưới điện.
Hình 1: Thiết kế Box AI chuyển đổi Camera IP thông thường sang Camera AI.
1 GIỚI THIỆU
Để đảm bảo vận hành lưới điện Truyền tải an toàn, liên tục, ổn định, giảm thiểu sự cố có nguyên nhân do diều, vật bay, các nguy cơ gây sự cố lặp lại, an toàn cho người và thiết bị. Các đơn vị quản lý vận hành đường dây Truyền tải điện đã triển khai lắp đặt các bộ Camera IP thông thường để giám sát từ xa tại Trung tâm thông qua màn hình giám sát camera (Hình 2).
Hình 2: Giám sát từ xa thông qua màn hình giám sát Camera đang vận hành tại Truyền tải điện miền Tây 1.
Các bộ Camera IP này đã được lắp đặt trước đây chỉ có chức năng giám sát từ xa, không tự động nhận diện được hình ảnh vi phạm hành lang lưới điện. Hình ảnh lưu trữ được kiểm tra bằng hình thức thủ công là người công nhân xem lại trực tiếp tất cả các hình ảnh để đưa ra đánh giá kết quả.
Để thực hiện được tự động nhận diện hình ảnh vi phạm hành lang lưới điện phải thay thế các bộ Camera IP thông thường này bằng các bộ Camera AI tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên việc thay thế các Camera IP cũ này và lắp thêm các Camera AI mới đòi hỏi phải tốn nhiều chi phí và thời gian để triển khai áp dụng rộng rãi.
2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của đề tài là thiết kế thành công sản phẩm Box AI tích hợp sẵn mô hình học máy AI để chuyển đổi Camera IP thường sang Camera AI tự động nhận dạng và đưa ra cảnh báo sớm khi có trường hợp vi phạm hành lang an toàn lưới điện.
+ Box AI: Tự thiết kế hoàn thiện phần cứng hộp Box chuyển đổi Camera IP sang Camera AI. Người dùng chỉ cần kết nối Camera IP thông thường vào Box AI này sẽ nâng cấp cơ bản thành Camera AI tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI).
+ Mô hình học máy AI tích hợp sẵn trong hộp Box AI: Tự huấn luyện mô hình AI để xử lý nhận diện hình ảnh đối tượng vi phạm, các đối tượng nhận dạng cần được huấn luyện gồm:
+ Phương tiện xe cơ giới: Xe cẩu, máy xúc, máy đóng cọc, cần cẩu, xe nâng …
+ Vật bay gần công trình lưới điện: Các loại diều.
+ Các đối tượng khác: Dễ dàng bổ sung, nâng cấp nhận diện thêm các đối tượng khác vào Box AI.
Hướng ứng dụng của đề tài: Trước mắt sẽ sử dụng các hộp Box AI này để chuyển đổi cho 37 bộ Camera IP đang vận hành trên lưới Truyền tải điện miền Tây 1 để nâng cấp lên Camera AI tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI).
3. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
Hình 3: Mô hình tổng quan của hệ thống.
Hình 4: Mô hình tổng quan của hệ thống đã được triển khai lắp đặt thực tế.
Mô hình thu thập và lưu trữ hình ảnh Camera quản lý đường dây được áp dụng theo “Mô hình xử lý tại biên” có cấu trúc như Hình 5:
Hình 5: Mô hình xử lý tại biên.
- Các thành phần của mô hình kết nối:
- Camera trên cột: Camera IP thông thường được gắn trên cột để thực hiện việc ghi hình, chụp ảnh các sự kiện liên quan phục vụ quản lý vận hành đường dây. Hình ảnh từ Camera sau khi thu thập được truyền về thiết bị xử lý cục bộ - Box AI và trung tâm xử lý từ xa thông qua bộ thu phát không dây (3G/4G/5G).
- Thiết bị xử lý cục bộ - Box AI:
- Là thiết bị/máy tính (đề tài sử dụng vi xử lý raspberry Pi) được lắp đặt trên cột trong đó cài đặt các phần mềm để thu thập, xử lý hình ảnh thu được từ Camera IP thông thường. Dữ liệu sau khi xử lý được truyền về Trung tâm dữ liệu để lưu trữ hoặc đưa ra cảnh báo tại chỗ và từ xa qua các công cụ khác như email, SMS…
- Thông số kỹ thuật của Box AI: Có kích thước nhỏ gọn (kích thước 10x12cm, trọng lượng 400gam), tiêu thụ công suất thấp (4W), phù hợp để lắp đặt và kết nối vào hệ thống Camera IP thông thường đang vận hành trên đường dây.
Hình 6: Thông số kỹ thuật của Box AI.
Hình 7: Lắp đặt hộp Box AI tích hợp vào hệ thống Camera IP hiện hữu.
c. Huấn luyện mô hình AI:
- Sản phẩm hộp Box AI mà nhóm thiết kế đang sử dụng mô hình YOLO để nhận dạng thiết bị. You only look once (YOLO) là một mô hình CNN để nhận dạng đối tượng, có ưu điểm nổi trội là nhanh hơn nhiều so với những mô hình cũ. Thậm chí có thể chạy tốt trên những IOT device như raspberry pi.
- Các mô hình nhận dạng đã được huấn luyện gồm:
+ Phương tiện xe cơ giới: Xe cẩu, máy xúc, máy đóng cọc, cần cẩu, xe nâng …
+ Vật bay gần công trình lưới điện: Các loại diều.
+ Các đối tượng khác:Nhóm thực hiện đề tài đang bổ sung thu thập dữ liệu, nâng cấp thư viện nhận diện ảnh vào Box AI.
d. Thu thập hình ảnh:
- Hình ảnh được thu thập được lấy từ các nguồn sau:
+ Các Camera trên cột.
+ Hình ảnh thu thập trong quá trình kiểm tra, quản lý vận hành.
+ Kho thư viện trên internet …
- Bộ dữ liệu cho mô hình máy học đào tạo được thu thập thủ công dựa trên thiết bị có nguy cơ vi phạm khoảng cách an toàn trên đường dây Truyền tải. Hiện tại có khoảng 1.500 hình ảnh từ 9 loại thiết bị. Số liệu thống kê hình ảnh được mô tả trong Bảng 1.
Bảng 1: Tổng hợp hình ảnh để đào tạo mô hình học máy.
|
STT
|
Đối tượng được huấn luyện mô hình máy học
|
Số lượng hình
|
|
1
|
Bulldozer (xe ủi đất)
|
167
|
|
2
|
ConcreteMixer (máy trộn bê tông)
|
165
|
|
3
|
Crane (xe cẩu)
|
168
|
|
4
|
Excavator (máy xúc)
|
163
|
|
5
|
Loader (máy ủi)
|
166
|
|
6
|
PileDriving (máy đóng cọc)
|
169
|
|
7
|
PumpTruck (xe bơm bê tông)
|
164
|
|
8
|
Roller (xe lu)
|
167
|
|
9
|
Truck (xe tải)
|
171
|
|
TỔNG:
|
1500
|
- Kích thước trung bình của hình ảnh là 1.100 pixel chiều rộng và 880 pixel chiều cao. Bộ dữ liệu sẽ được chia thành hai phần, 70% được sử dụng để đào tạo và 30% để thử nghiệm mô hình học máy. Một số hình ảnh cụ thể được sử dụng để đào tạo mô hình học máy được minh họa trong Hình 8.
Hình 8: Một số hình ảnh thu thập được sử dụng để đào tạo mô hình học máy.
e. Cảnh báo đối tượng vi phạm:
- Cảnh báo tại chỗ: Khi nhận diện được đối tượng có nguy cơ vi phạm hành lang an toàn lưới điện, hệ thống sẽ phát ra âm thanh cảnh báo là “Cảnh báo bạn đã vi phạm khoảng cách an toàn với đường dây cao thế, đề nghị bạn giữ khoảng cách an toàn” và đồng thời một đèn báo hiệu sẽ sáng lên để tăng thêm sự chú ý cho đối tượng vi phạm.
Hình 9: Lắp đặt loa cảnh báo công suất lớn tại vị trí lắp đặt hệ thống.
- Cảnh báo từ xa: Cho phép cài đặt thông báo cho các sự kiện: Khi các sự kiện xảy ra lập tức và tự động gửi cho người dùng có liên quan (có tài khoản hệ thống và đã được phân quyền trước đó). Thông tin cảnh báo bao gồm: Hình ảnh, tên sự kiện, vị trí, thông tin phương tiện, thời gian.
4. QUÁ TRÌNH ÁP DỤNG
4.1. Kiểm tra thực nghiệm đề tài:
Hình 10: Kết quả nghiệm thu đề tài ngày 20/09/2024 của PGĐ PTC4 Nguyễn Văn Bảy tại TTĐMT1.
Hình 11: Mô hình nhận diện chính xác xe cẩu đang di chuyển dưới hành lang đường dây cao áp.
.png)
Hình 12: Giao diện điều khiển và quản lý người dùng.
Video 1: Ghi hình xe cẩu tại hiện trường
https://drive.google.com/file/d/1Y6tfMxothosOkAxRtAAFTgnt-SpZXdcV/view?usp=drive_link
Video 2: Box AI nhận diện đối tượng vi phạm
https://drive.google.com/file/d/151kGif8W0hsG-2mYJhQH3gejdE_qo-Pe/view?usp=drive_link
Video 3: Tổng quan hệ thống Box AI nhận diện đối tượng vi phạm
https://drive.google.com/file/d/1abQoB9Csjv54FJ9eeHkF2ruB6FIzbJkm/view?usp=drive_link
4.2. Lắp đặt đưa vào vận hành trên đường dây 220kV:
- Nhóm thực hiện đề tài đã khảo sát vị trí lắp đặt và đưa vào vận hành chính thức tại khoảng cột 36-37, đường dây 220kV Thốt Nốt - Long Xuyên, địa phận xã Vĩnh Trinh, huyện Vĩnh Thạnh, TP. Cần Thơ.
Hình 13: Thực hiện các công đoạn kiểm tra và đưa vào vận hành chính thức ngày 08/05/2024.
- Kết quả đạt được: Hệ thống nhanh chóng nhận diện đúng hình ảnh máy đóng cọc (Hình 10) đang hoạt động gần hành lang đường dây 220kV Thốt Nốt - Long Xuyên, địa phận xã Vĩnh Trinh, huyện Vĩnh Thạnh, TP. Cần Thơ và gửi thông tin chi tiết đối tượng vi phạm về Trung tâm giám sát thông qua email (Hình 11).
Hình 14: Box AI tự động nhận diện chính xác hình ảnh máy đóng cọc đang hoạt động gần đường dây.
Hình 15: Box AI tự động gửi hình ảnh và thông tin về Trung tâm giám sát thông qua email.
5. HIỆU QUẢ THỰC TẾ THU ĐƯỢC
Đã đạt được mục tiêu của đề tài đặt ra là tự thiết kế thành công sản phẩm Box AI tích hợp mô hình nhận diện AI, tự động nhận diện và cảnh báo bằng âm thanh tại chỗ và từ xa chính xác đối tượng vi phạm hành lang an toàn lưới điện tại vị trí lắp đặt thiết bị.
- Khả năng làm chủ công nghệ, tự sản xuất phần cứng và phần mềm, dễ dàng nâng cấp mô hình máy học trên sản phẩm Box AI này để nhận diện thêm nhiều đối tượng khác.
- Tiết kiệm chi phí để đầu tư nâng cấp mua sắm camera AI mới. Giải pháp giúp tiết kiệm tối đa kinh phí để đầu tư nâng cấp mua sắm Camera AI mới.
- Độ chính xác nhận diện: Mô hình nhận diện với độ chính xác trên ≥ 70% khi vật thể có quy mô > 10% diện tích khung hình Camera, độ chính xác phụ thuộc nhiều vào chất lượng của camera và vị trí đặt Camera.
- Có thể áp dụng nhân rộng sản phẩm Box AI để nhận dạng các đối tượng khác.
- Thiết kế nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng, dễ sử dụng lắp đặt, cài đặt cấu hình và thay thế phần cứng./.