1. Bài toán (Problem)

Làm rõ sự kết hợp của 2 yếu tố nguy hiểm và khoảng trống của thị trường.

Nguy cơ tai nạn luôn rình rập từ 2 phía:

• Từ tài xế: Mất tập trung, buồn ngủ, mệt mỏi làm giảm phản xạ.
• Từ môi trường: Xe phía trước phanh gấp, chướng ngại vật xuất hiện bất ngờ, tình huống diễn biến quá nhanh. 👉 Con người có giới hạn về thời gian phản ứng, do đó cần một hệ thống cảnh báo sớm.

Khoảng trống thị trường hiện tại:

• ADAS nguyên bản: Chi phí rất đắt đỏ, thường bị khóa trong các dòng xe đời mới/cao cấp.
• Cloud AI (Camera hành trình thông thường): Gặp rào cản chí mạng về độ trễ (latency) và phụ thuộc mạng Internet, không thể đưa ra cảnh báo thời gian thực trong những tình huống ranh giới sống còn.

---

2. Giải pháp (Solution)

Thể hiện rõ hệ thống là một Pipeline quyết định (Decision System) hoàn chỉnh chứ không chỉ là Object Detection.

Roadwatch ADAS là một hệ thống Edge AI toàn diện, cung cấp cảnh báo sớm trong thời gian thực, giúp tài xế có thêm thời gian phản ứng trước tình huống nguy hiểm.

Kiến trúc hệ thống (Pipeline Flow): Camera → Edge AI Perception → Tracking & Prediction → ADAS Decision Engine → Warning (HUD) → Dashboard Sync

Chiều sâu kỹ thuật của các tính năng:

• FCW (Cảnh báo va chạm phía trước):
  • YOLOv26n → Detection (Phát hiện phương tiện)
  • Kalman Filter → Tracking & Motion Estimation (Theo dõi quỹ đạo, dự đoán vận tốc)
  • TTC Logic (Time-to-Collision) → Risk Prediction (Tính toán thời gian va chạm)
  • ADAS Decision Engine → Quyết định mức độ cảnh báo (An toàn, Cảnh giác, Nguy hiểm)
• LDW (Cảnh báo chệch làn): Lane Detection → Ego-lane estimation → Đánh giá vị trí xe tương quan → Quyết định cảnh báo.
• SLW (Cảnh báo tốc độ): Nhận diện biển báo → Trích xuất giới hạn tốc độ → So sánh với tốc độ xe hiện tại (Vehicle speed input) → Quyết định cảnh báo.

---

3. Tính khả thi & Đánh giá (Validation)

Thể hiện các con số một cách khiêm tốn, chính xác về mặt kỹ thuật và hiểu rõ giới hạn.