ĐẶT VẤN ĐỀ 1. TÍNH CẤP THIẾT ĐỀ TÀI Trong năm 2020-2021, với tình hình dịch bệnh bùng nổ và kéo dài, để đảm bảo tiêu chuẩn phòng chống dịch, các bậc phụ huynh khi đưa con em đến trường không được vào sân trường khiến họ có đôi phần không an tâm. Cùng với đó, hiện nay có những trường hợp trẻ bị bỏ quên ở trường khiến các bậc phụ huynh càng thêm lo lắng. Vì thế, việc xây dựng một hệ thống giúp phụ huynh quan sát được tình hình con em mình đến, tham gia lớp học và ra về như thế nào là thật sự cần thiết.
Bên cạnh đó, công tác quản lý điểm danh, chấm công tại các cơ sở mầm non hiện nay đa phần còn thực hiện thủ công gây mất rất nhiều thời gian, dễ xảy ra sai sót và dữ liệu khó lưu trữ lâu dài. Đồng thời nhà trường và giáo viên không thể nắm bắt, cập nhật nhanh chóng tình trạng đến lớp của trẻ. Vì thế nhà trường cần trang bị hệ thống chấm công, điểm danh tự động cho giáo viên và trẻ. Qua đó nhà trường và giáo viên cũng nắm được tình hình đến lớp, ra về của trẻ, cảnh báo kịp thời các trường hợp bỏ quên hoặc không đến lớp.
Thêm vào đó có thể phát hiện, cảnh báo khi có người lạ mặt xuất hiện nhằm giúp giáo viên cảnh giác hơn, đảm báo sự an toàn cho trẻ. Từ những hạn chế trên cùng với việc công nghệ thông tin ngày càng phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực quản lý giáo dục. Đặc biệt là trí tuệ nhân tạo với sự ra đời của camera AI có khả năng nhận diện con người nhanh chóng với độ chính xác cao. Tất cả đã giúp em hình thành ý tưởng xây dựng “Hệ thống hỗ trợ quản lý trường mầm non bằng camera AI” với mong muốn góp phần giúp công tác điểm danh và chấm công được quản lý một cách thông minh và hiệu quả, tiết kiệm thời gian, nhân lực đồng thời tạo được sự tin cậy của phụ huynh đối với nhà trường.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Mỗi đứa trẻ đều bắt đầu hành trình học tập của mình tại các cơ sở mầm non. Đó là giai đoạn đầu vô cùng quan trọng của cuộc đời mỗi người. Vì thế việc đến trường đầy đủ là vô cùng quan trọng. Bên cạnh đó nhà trường luôn phải theo dõi tình hình các trẻ đến trường.
Nhưng quản lý tốt và nắm bắt được tình trạng của các trẻ đến trường chưa bao giờ là việc dễ dàng đối với nhà trường lẫn giáo viên. Phần lớn các cơ sở đã lắp đặt camera giám sát trẻ nhưng chỉ phục vụ cho việc quan sát hoạt động của trẻ còn việc ghi nhận số trẻ đến trường vẫn thực hiện bằng biện pháp thủ công. Với thực trạng số lượng trẻ được gửi đến các cơ sở mầm non luôn rất đông, điều đó rất dễ tồn tại nguy hiểm bởi có một thực tế đáng buồn là xảy ra rất nhiều vụ trẻ bị bỏ quên lại trường khiến phụ huynh lo lắng liệu con em mình có phải là nạn 1 nhân tiếp theo hay không? Việc ghi nhận trẻ đến lớp và ra về bằng thủ công còn nhiều vấn đề bất cập, việc thống kê số lượng trẻ đến lớp và vắng chiếm khá nhiều thời gian dẫn đến tình trạng của trẻ sẽ không được cập nhật nhanh chóng và không được cảnh báo kịp thời khi có trẻ bị bỏ quên. Từ thực trạng trên em nhận thấy việc xây dựng hệ thống hỗ trợ quản lý, theo dõi trẻ mầm non là điều hết sức cần thiết.
Cùng với suy nghĩ tận dụng khả năng quan sát của camera, đặc biệt là công nghệ camera AI đang được ứng dụng mạnh mẽ vào việc nhận dạng. Em đã quyết định xây dựng “Hệ thống hỗ trợ quản lý trường mầm non bằng camera AI” với mong muốn tạo ra một hệ thống có thể tin học hoá việc điểm danh các trẻ đến lớp và ra về, thống kê nhanh chóng giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cũng như nhân lực. Từ đó nâng cao chất lượng của các cơ sở mầm non, hỗ trợ cho giảng viên dễ dàng quản lý số lượng trẻ được đưa đón ở trường, góp phần giúp các bậc phụ huynh có sự yên tâm nhất định khi cho trẻ học tại cơ sở mầm non có sử dụng hệ thống giám sát. LỊCH SỬ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ Để xây dựng một hệ thống thông minh có chức năng quan sát, điểm danh trẻ em trong các cơ sở mầm non theo phương pháp cơ bản có thể xây dựng các mô hình học máy để huấn luyện Camera nhận dạng khuôn mặt, sau đó xây dựng các hệ thống quản lý tích hợp với mô hình học máy để chấm công.
Tuy nhiên việc xây dựng các hệ thống này tốn khá nhiều chi phí đối với một cơ sở giáo dục mầm non và đòi hỏi phải huấn luyện, xử lý dữ liệu trong quá trình xây dựng hệ thống. Vì vậy việc sử dụng chức năng nhận dạng của API Camera Hanet sẽ phù hợp về mặt chi phí với các đối tượng triển khai. Ngoài ra, đối với các ứng dụng trên di động có sẵn của Hanet cũng chỉ cung cấp các chức năng chấm công cơ bản. Các ứng dụng này chưa mang lại các tiện ích cụ thể cho bài toán điểm danh trẻ em và chấm công giáo viên tại các cơ sở mầm non.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI Mục tiêu chính của đề tài tìm hiểu và phát triển các chức năng thông minh của Camera Hanet để xây dựng một ứng dụng Web có các chức năng sau: Hỗ trợ ghi nhận, điểm danh các bé khi đến trường và khi ra về. Bên cạnh đó đề tài còn hỗ trợ chấm công cho giáo viên. Hiển thị dữ liệu cảnh báo kịp thời khi trẻ bị bỏ quên hoặc trẻ không đến lớp để giáo viên nắm bắt tình hình nhanh chóng. Hỗ trợ thống kê số lượng trẻ trong lớp, giúp giáo viên nắm được tình hình sĩ số hiện tại của các bé.
Hỗ trợ thống kê số buổi trẻ vắng hằng ngày, hàng tháng phục vụ cho các việc quản lý khác tại cơ sở mầm non. PHẠM VI ĐỀ TÀI Phạm vi của đề tài tập trung xây dựng các chức năng để đáp ứng các yêu cầu chấm công cho giáo viên và theo dõi, điểm danh quá trình học tập của trẻ tại cơ sở mầm non. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp phân tích dữ liệu: Phân tích các thông tin liên quan đến công tác quản lý điểm danh trong quá trình tham gia lớp học của trẻ tại cơ sở mầm non. Xác định các quy trình nghiệp vụ, yêu cầu của hệ thống, cơ sở dữ liệu, thông tin được lưu trữ.
Cùng với đó là tập trung nghiên cứu về cách hoạt động của camera nói chung và các api của chúng nói riêng để ứng dụng vào hệ thống. Phương pháp thực nghiệm: phân tích, thiết kế, xây dựng, phát triển và kiểm thử phần mềm. 3 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. CAMERA AI - CAMERA HANET 2.
Giới thiệu về camera Hanet Camera Hanet là AI Camera được ra mắt bởi công ty Hanet, nó hoàn toàn khác và không thể so sánh với Camera IP hay Camera Analog thông thường, AI Camera như một máy tính nhỏ được trang bị Chip, Ram, Bộ nhớ trong… để xử lý thuật toán trí tuệ nhân tạo khi nhận diện khuôn mặt. Do được tối ưu về thấu kính, độ rộng và khả năng quan sát cùng với việc kết hợp máy tính nhỏ, AI camera có khả năng xử lý cực nhanh và chính xác. Hình 1: Camera AI – camera Hanet Việc nhận diện được camera Hanet thực hiện hoàn toàn tự động với khả năng nhận diện bất kỳ ai xuất hiện trên khung hình. Tốc độ nhận diện của camera chỉ 0.25 giây cho phép chấm công ngay tức thời với khoảng cách nhận diện tối đa 4m, góc nghiêng lên đến 35 độ.
Công ty Hanet công bố Camera AI có khả năng nhận diện chính xác 99.000 khuôn mặt ngay cả trong tình trạng mất kết nối internet. Với việc sử dụng không dây, camera có thể linh động di chuyển và sử dụng cho nhiều mục đích nhận diện khác nhau, tại nhiều địa điểm khác nhau. AI Camera có thể hoạt động độc lập mà không cần đến internet nên khi internet bị gián đoạn, AI Camera vẫn nhận diện bình thường. Khi có internet trở lại thì sẽ đồng bộ dữ liệu lên cloud.
Các chức năng chính 2. Nhận dạng khuôn mặt, chấm công, điểm danh Hình 2: Quy trình đăng ký và điểm danh của camera Camera chấm công, điểm danh thông qua chức năng nhận dạng khuôn mặt và ghi nhận thời gian vào ra của người chấm công, điểm danh giúp việc quản lý trở nên dễ dàng hơn. Bao gồm 2 mô-đun chính: mô-đun đăng ký và mô-đun điểm danh. Mô-đun đăng ký: đầu vào của quá trình này là ảnh được thu từ camera hoặc file ảnh được gửi lên, ảnh này phải là ảnh trần nghĩa là các cơ quan không bị che khuất – phải đầy đủ các cơ quan như mắt, mũi, miệng.
Camera sẽ xử lý ảnh để thu được ảnh có chất lượng tốt hơn sau đó định vị tự động khuôn mặt. Tiếp đến tiến hành rút trích đặc trưng ảnh khuôn mặt các đối tượng và so khớp đặc trưng đó với các đặc trưng đã được đăng ký trong cơ sở dữ liệu. Tiến hành 5 định danh cho đối tượng, nếu kết quả so khớp trả về đã tồn tại đối tượng camera sẽ không cho đăng ký và phản hồi cho người dùng, ngược lại đối tượng chưa được đăng ký camera sẽ lưu đặc trưng cùng thông tin của đối tượng vào cơ sở dữ liệu. Các ảnh được đăng ký với camera sẽ trở thành tập mẫu cho việc nhận dạng.
Mô-đun điểm danh: quá trình này không quy định ảnh đầu vào. Đầu vào là ảnh được thu từ camera hoặc file ảnh được gửi lên. Camera sẽ xử lý ảnh để thu được ảnh có chất lượng tốt hơn sau đó định vị tự động khuôn mặt. Tiếp đến tiến hành rút trích đặc trưng ảnh khuôn mặt các đối tượng và so khớp đặc trưng đó với các đặc trưng của các đối tượng đã đăng ký trước đó.
Nếu ảnh bị che khuất vùng mũi và miệng bị che camera sẽ lấy đặc trưng cụm mắt, lông mày, trán. Nếu phần mắt bị che bởi kính râm, thì sẽ sử dụng đặc trưng cụm mũi, nhân trung, miệng. Sau đó tiến hành định danh cho đối tượng, nếu kết quả so khớp trả về đã tồn tại đối tượng camera sẽ trả về thông tin đối tượng, ngược lại đối tượng không tồn tại đối tượng, camera sẽ xác định đó là người lạ và trả về kết quả, cuối cùng hiển thị kết quả ra màn hình.