Phát triển thành công công nghệ cảnh báo người ngã qua camera

Ít tháng trước, Apple đã chính thức giới thiệu Apple Watch có tính năng phát hiện ngã (chỉ có trên Apple Watch SE và Apple Watch Series 4 trở lên), đây thực sự là một tính năng hữu ích, đặc biệt là với những người cao tuổi.

Tuy nhiên, Apple Watch sẽ không thực hiện cuộc gọi khẩn cấp ngay cả khi đã phát hiện ngã mạnh, nếu người dùng vô tình hoặc cố ý tắt “Phát hiện cổ tay” hoặc không đeo thiết bị trên tay. Ngoài ra, chi phí để sở hữu Apple Watch đời mới cũng không hề rẻ, khó tiếp cận được với số đông người dùng tại Việt Nam.

Trên thực tế, đã có nhiều đề tài trong nước tập trung nghiên cứu về lĩnh vực này nhằm đưa ra những sản phẩm có khả năng ứng dụng trong thực tế, hỗ trợ người cao tuổi hoặc những người có bệnh lý, gặp khó khăn trong việc di chuyển. Vào năm 2013, đồ án thiết kế phần mềm phát hiện người ngã sử dụng camera của nhóm sinh viên Viện điện tử - viễn thông (Bách Khoa Hà Nội) với sự hướng dẫn của T.S Nguyễn Việt Dũng đã gây được sự chú ý và ghi nhận một số thành tựu nhất định.

Gần đây nhất, các nhà khoa học tại Trường đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) đã phát triển một phương pháp đơn giản tích hợp vào camera thông thường để hỗ trợ phát hiện tình huống người bị ngã, góp phần cấp cứu và phục hồi sau tai nạn cho người cao tuổi.

Cụ thể, thuật toán phân tích hình ảnh camera mới do PGS.TS Lê Thanh Hà cùng các cộng sự tại Trường đại học Công nghệ, ĐHQGHN phát triển có thể tự động giám sát và phát hiện người ngã, từ đó lập tức đưa ra tín hiệu báo động đến một ứng dụng để người giám hộ kịp thời cấp cứu. Ông và các công sự cũng từng phát triển BLife, hệ thống thay thế chức năng giao tiếp cho người bị tổn thương chức năng vận động, có thể giao tiếp bằng cử động của mắt.

Hệ thống mới này không chỉ dễ dàng lắp đặt trong gia đình mà còn có thể phổ biến ngay tại bệnh viện hoặc cơ sở chăm sóc người cao tuổi, giúp giảm tải việc theo dõi cho các bác sĩ, y tá. Đặt mục tiêu phải tạo ra một hệ thống “có thể phổ biến nhất với bối cảnh Việt Nam”, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn cách tiếp cận đầu tiên – tức sử dụng dữ liệu chỉ từ một máy quay camera. Mặc dù nếu sử dụng nhiều camera kết hợp cảm biến sẽ cho ra kết quả tốt hơn nhưng phương án này khó khả thi khi triển khai với số lượng lớn.

“Chúng tôi chỉ cần sử dụng một camera thông thường Full HD 1080P gắn với một bộ máy tính bo mạch cấu hình thấp Raspberry Pi có kích thước chỉ bằng một tấm thẻ và chi phí tầm vài chục USD để thu thập và xử lý dữ liệu ngay trên thiết bị. Trong môi trường ánh sáng tốt, kết quả thử nghiệm với bộ dữ liệu chuẩn gồm 50 mẫu video với nhiều điều kiện ngã khác nhau cho độ chính xác khoảng 90%”, PGS.TS Lê Thanh Hà chia sẻ.

Về cơ bản, cơ chế hoạt động của công nghệ này tương tự phần mềm được phát triển trước đó từ Viện Điện tử - viễn thông, dù khả năng ứng dụng cao hơn nhưng cả hai vẫn còn có những hạn chế nhất định nếu được triển khai rộng rãi. Hạn chế của hệ thống là khó hoạt động trong điều kiện thiếu sáng, đặc biệt vào buổi tối. Trong 3 năm qua, các kỹ thuật tính toán đã được cải thiện đáng kể nhờ những nỗ lực phát triển học máy đang diễn ra trên toàn cầu. Do vậy, PGS.TS Lê Thanh Hà cho biết sẽ sẵn sàng hợp tác và cải tiến kết quả prototype.

Hiện tại, công nghệ này vẫn trong giai đoạn hoàn thiện và đã được Cục Sở hữu trí tuệ cấp bằng độc quyền sáng chế số 1-0025669 được công bố vào ngày 26/10/2020 cho phương pháp và thiết bị phân tích video phát hiện sự kiện người ngã của trường. Ngoài ra, một đơn vị trong nước cũng đề xuất việc chuyển giao công nghệ và rất có thể sáng chế này sẽ được thương mại hóa trong thời gian tới, giúp giảm tải việc theo dõi người bệnh cho các bác sĩ, y tá tại cơ sở y tế cũng như người cao tuổi tại hộ gia đình. 

Lưu Điệp