Xây Dựng Hệ Thống Camera AI Thông Minh Giám Sát Biên Giới

2022

71
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu đề tài

1.3. Đối tượng nghiên cứu

1.4. Phạm vi nghiên cứu

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.6. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

2.1. Các công trình giám sát biên giới

2.2. Các công trình sử dụng mô hình YOLO

2.3. Các công trình sử dụng mô hình SSD MobileNet

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Giới thiệu Object Detection

3.2. Ưu điểm của Object Detection

3.3. Sử dụng Object Detection trong đề tài

3.4. Mô hình YOLO

3.4.1. Giới thiệu YOLO

3.4.2. Ưu điểm của YOLO

3.4.3. Sử dụng YOLO trong đề tài

3.5. Mô hình SSD MobileNet

3.5.1. Giới thiệu mô hình SSD MobileNet

3.5.2. Ưu điểm của mô hình SSD-MobileNet

3.5.3. Sử dụng mô hình SSD-MobileNet trong đề tài

3.6. Ứng dụng Fluentd

3.6.1. Giới thiệu ứng dụng Fluentd

3.6.2. Ưu điểm của Fluentd

3.6.3. Sử dụng Fluentd trong đề tài

3.7. Edge Cloud Computing

3.7.1. Giới thiệu Edge Cloud Computing

3.7.2. Ưu điểm của Edge Cloud Computing

3.7.3. Sử dụng Edge Cloud Computing trong đề tài

3.8. Python

3.8.1. Giới thiệu Python

3.8.2. Ưu điểm của Python

3.8.3. Sử dụng Python trong đề tài

3.9. Flask

3.9.1. Giới thiệu Flask

3.9.2. Ưu điểm của Flask

3.9.3. Sử dụng Flask trong đề tài

3.10. NodeJS

3.10.1. Giới thiệu NodeJS

3.10.2. Ưu điểm của NodeJS

3.10.3. Sử dụng NodeJS trong đề tài

4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

4.1. Kiến trúc hệ thống

4.2. Cơ chế hoạt động của hệ thống SACS

5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG

5.1. Tập dữ liệu kiểm thử

5.2. Các mô hình máy học áp dụng cho hệ thống SACS

5.3. Đánh giá các mô hình máy học nhận diện đối tượng

5.4. Áp dụng thuật toán Centroid Tracking

5.5. Hiện thực hệ thống

5.5.1. Xây dựng thiết bị phần cứng cho Edge Network và Gateway

5.5.2. Khả năng nhận diện và phân tích đối tượng

5.5.3. Khả năng truyền và nhận dữ liệu

5.5.4. Hiện thực Website quản lý với máy chủ Things

5.5.4.1. Giao diện đăng ký
5.5.4.2. Giao diện đăng nhập
5.5.4.3. Giao diện Dashboard

6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ

6.1. Kết quả đạt được

6.2. Nhược điểm

6.3. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu "Hệ Thống Camera AI Thông Minh Giám Sát Biên Giới" trình bày một giải pháp tiên tiến trong việc giám sát biên giới thông qua công nghệ camera AI. Hệ thống này không chỉ giúp nâng cao khả năng phát hiện và theo dõi các hoạt động bất thường mà còn tối ưu hóa quy trình giám sát, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Những lợi ích mà hệ thống mang lại bao gồm tăng cường an ninh, cải thiện hiệu quả giám sát và khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng và công nghệ liên quan, bạn có thể tham khảo tài liệu Khóa luận tốt nghiệp kỹ thuật máy tính bộ tăng tốc ai tích hợp trên ultra96v2 cho smart camera, nơi khám phá cách tích hợp AI vào camera thông minh. Ngoài ra, tài liệu Đề tài nckh hcmute nghiên cứu kỹ thuật học sâu trong nhận dạng đối tượng hướng đến ứng dụng trong giám sát thông minh sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật học sâu trong nhận dạng đối tượng, rất hữu ích cho việc phát triển hệ thống giám sát thông minh. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin feature extraction and human human interaction recognition for video surveillance sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc nhận diện tương tác giữa người với người trong video giám sát, một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của hệ thống giám sát.