Xây Dựng Hệ Thống Phát Hiện Hành Động Phạm Tội Sử Dụng Camera Thông Minh

• Tác giả: Ngô Nguyễn Linh Hảo
• Người hướng dẫn: TS. Lê Kim Hùng
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành Mạng máy tính và Truyền thông
• Đề tài: Hệ Thống Phát Hiện Hành Động Phạm Tội Sử Dụng Camera Thông Minh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: VẤN ĐỀ CHUNG
• 1.1. Mục tiêu của khóa luận. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2. Đối tượng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN
• 2.1. Công nghệ liên quan đến trí tuệ nhân tạo
• 2.2. Object Detection
• 2.3. Công nghệ liên quan đến lập trình web. Node JS
• 3. CHƯƠNG 3: KIẾN TRÚC HỆ THỐNG
• 3.1. Kiến trúc toàn bộ hệ thống
• 3.2. Mô hình phân rã chức năng
• 3.3. Mô hình secase
• 3.4. Thiết kế cơ sở dữ liệu. Mô hình thực thể kết hợp (ERD)
• 3.5. Hệ thống cơ sở dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Môi trường thực nghiệm. Kịch bản thực nghiệm. Giới thiệu tập dữ liệu
• 4.2. Hockey Fight dataset
• 4.3. RAW Video
• 4.4. AIRT Lab dataset — Violence detection
• 4.5. Kết quả thử nghiệm mô hình
• 4.6. Kết quả đánh giá mô hình
• 4.7. Kết quả triển khai thực tế trên thiết bị. Hệ thống cloud. Hệ thống website
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN
• 5.1. Thuận lợi và khó khăn
• 5.2. Hướng phát triển đề tài
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TỪ NỘI DUNG
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về hệ thống phát hiện hành động phạm tội sử dụng camera thông minh

Hệ thống phát hiện hành động phạm tội sử dụng camera thông minh đang trở thành một giải pháp quan trọng trong việc đảm bảo an ninh. Công nghệ này không chỉ giúp giám sát mà còn phát hiện các hành vi bất thường, đặc biệt là hành vi bạo lực. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống này giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc phát hiện các hành động phạm tội. Theo thống kê, số vụ phạm tội tại các khu vực đông dân cư đang gia tăng, điều này càng làm nổi bật tầm quan trọng của hệ thống này.

1.1. Công nghệ camera thông minh và ứng dụng trong an ninh

Công nghệ camera thông minh sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích video và phát hiện hành động. Hệ thống này có khả năng nhận diện các hành vi bất thường trong thời gian thực, giúp nâng cao hiệu quả giám sát an ninh.

1.2. Tầm quan trọng của phát hiện hành động trong xã hội hiện đại

Việc phát hiện hành động phạm tội kịp thời có thể giúp ngăn chặn các vụ việc nghiêm trọng. Hệ thống này không chỉ bảo vệ an toàn cho cộng đồng mà còn giảm thiểu chi phí cho lực lượng an ninh.

II. Vấn đề và thách thức trong việc phát hiện hành động phạm tội

Mặc dù công nghệ camera thông minh mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc triển khai. Một trong những vấn đề lớn nhất là độ chính xác của các mô hình nhận diện hành động. Nhiều hệ thống hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa hành vi bình thường và hành vi bạo lực. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu lớn từ camera cũng là một thách thức không nhỏ.

2.1. Độ chính xác của mô hình nhận diện hành động

Độ chính xác của mô hình là yếu tố quyết định đến hiệu quả của hệ thống. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc tối ưu hóa mô hình học sâu có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện hành động bạo lực.

2.2. Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn

Hệ thống cần xử lý một lượng lớn dữ liệu video trong thời gian thực. Điều này đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và các thuật toán tối ưu để đảm bảo không bị trễ trong việc phát hiện hành động.

III. Phương pháp xây dựng hệ thống phát hiện hành động phạm tội

Để xây dựng một hệ thống phát hiện hành động hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp học sâu và tối ưu hóa mô hình. Việc sử dụng các tập dữ liệu phong phú như RWF-2000 và Hockey Fights giúp cải thiện khả năng nhận diện hành vi bạo lực. Hệ thống cũng cần được triển khai trên các thiết bị như Raspberry Pi để đảm bảo tính linh hoạt và hiệu quả.

3.1. Tối ưu hóa mô hình học sâu

Tối ưu hóa mô hình học sâu là bước quan trọng để nâng cao độ chính xác. Việc lựa chọn các thuật toán phù hợp và điều chỉnh tham số có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống.

3.2. Triển khai trên thiết bị biên

Sử dụng Raspberry Pi cho phép triển khai mô hình học sâu trên thiết bị nhỏ gọn, giúp tiết kiệm chi phí và dễ dàng lắp đặt tại nhiều vị trí khác nhau.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Hệ thống phát hiện hành động phạm tội đã được triển khai thử nghiệm tại nhiều khu vực như trường học và khu dân cư. Kết quả cho thấy độ chính xác đạt được lên đến 82,67% trong việc phát hiện hành vi bạo lực. Hệ thống cũng có khả năng gửi thông báo ngay lập tức khi phát hiện hành động bất thường, giúp nâng cao hiệu quả giám sát.

4.1. Kết quả thử nghiệm tại trường học

Thử nghiệm tại trường học cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện hành vi bạo lực trong thời gian thực, giúp bảo vệ an toàn cho học sinh.

4.2. Ứng dụng trong khu dân cư

Hệ thống cũng đã được áp dụng tại các khu dân cư, giúp giảm thiểu tình trạng phạm tội và nâng cao ý thức cộng đồng về an ninh.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống phát hiện hành động

Hệ thống phát hiện hành động phạm tội sử dụng camera thông minh là một giải pháp tiềm năng cho vấn đề an ninh hiện nay. Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, hệ thống này có thể được cải thiện hơn nữa trong tương lai. Việc áp dụng các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả, đồng thời giảm thiểu chi phí cho người dùng.

5.1. Tương lai của công nghệ camera thông minh

Công nghệ camera thông minh sẽ tiếp tục phát triển, với khả năng nhận diện hành động ngày càng chính xác hơn, mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực an ninh.

5.2. Khả năng mở rộng ứng dụng

Hệ thống có thể được mở rộng ứng dụng không chỉ trong an ninh mà còn trong nhiều lĩnh vực khác như giao thông, y tế, và quản lý đô thị.