MỞ ĐẦU Tóm tắt Trong chương này, nhóm xin trình bày tong quan về dé tai, bài toán xử lý van dé hiện hữu được nhắc đến, nhưng khó khăn thách thức trong quá trình nghiên cứu. Đồng thời đưa ra mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cũng như là cau trúc của khóa luận 1. Tên dé tài Tên tiếng việt: Xây dựng hệ thống phát hiện hành động phạm tội sử dụng camera thông minh áp dụng kỹ thuật học sâu. Tên tiếng anh: Building a criminal action detection system with an AI- based camera using deep learning.
Tổng quan Trong những năm gần đây, việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh lực như an ninh, giao thông, ngân hàng, y tế và các lĩnh vực thiết yếu cho đời sống con người được dau tư đây mạnh. Theo số liệu được bộ Công an công bồ thống kê về tỉ lệ phạm tội vào năm 2021 [2], SỐ vu phạm tội về trật tự xã hội trên cả nước xảy ra 41, 728 vụ, trong đó tại Thành phó Hồ Chí Minh xảy ra 1,404 vụ. Đây là thành phố lớn nhất cả nước, nơi có mật độ dân nhập cư cao dé đáp ứng được điều này thì các khu dân cư, chung cư cao cấp mọc lên với tốc độ chóng mặt, bên cạnh đó trường học cũng không ngoại lệ. Với mật độ đông đúc thì vấn đề an ninh hết sức cần quan tâm, việc kiểm soát an ninh phải được thực hiện một các triệt dé.
Nhiều hành động phạm tội nói chung, hành động bạo lực nói riêng vẫn một ngày len lõi trong đời sống xã hội ngày nay, trong khuôn viên công cộng, hàng quán ăn uống, đặc biệt trong môi trường học tập — có lẽ đây là nơi mà mọi người luôn nghĩ là an toàn nhưng cũng là nơi có tỉ lệ bạo lực khá cao và tỉ lệ này ngày cảng gia tăng. Theo thống kê của UNICEF- Quỹ Nhi đồng Liên Hợp Quốc [3], có khoảng 150 triệu trẻ em trong độ tuổi từ 13-15 tuôi trên toàn thé giới đã gián đoạn trong việc học tập vì bị bắt nạt hoặc đánh nhau với bạn bè. Gần đây nhất, tại Thành phố Hồ Chí Minh, một ngôi trường quốc tế đã xảy ra bạo lực học đường khiến cho nhiều người cảm thấy quan ngại, bức xúc về những hành động không nên có trong trường học cũng như trong đời sống xã hội. Đây là vấn đề nhức nhối cần được quan tâm, chính vì vậy tìm ra giải pháp phát hiện những hành động bạo lực, có khả năng giám sát 24/7, đưa ra những cảnh báo khi có những hành động phạm tội là vô cùng cần thiết.
Trong đó, giải pháp sử dụng các thiết bị loT với giá thành thấp, kích thước nhỏ gon dé dang thực nghiệm ở nhiều ngữ cảnh khác nhau mà gây ra nhiều khó khăn, bên cạnh đó phần cứng khả năng xử lý và ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo. Chính vì vậy, trong khóa luận này sé tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp học sâu và tôi ưu hóa mô hình dé triển khai hệ thống trên các thiết bị IoT một cách dé dàng và ứng dụng vào giải quyết vấn đề trong đời sống. Giới thiệu bài toán Ngày nay, áp dụng trí tuệ nhân tạo vào đời sống không còn gi xa lạ. Nhận dạng hành động là một chủ đề được quan tâm nhiều trong lĩnh vực thị giác máy tính.
Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu tập trung vào nhận diện những hành động cơ bản như chạy bộ, đi bộ, nhảy hay leo trèo và nhiều hành động tương tự khác. Nhưng tương đối ít các nghiên cứu về phát hiện một sự kiện cụ thể nào đó đang xảy ra trực tiếp. Vi du nhu su kién gom nhiéu hanh động mang tính bạo lực, sử dụng vũ khí. Nếu các nghiên cứu này được áp dụng trong một số kịch bản như khu công cộng, nhà tủ, trung tâm tâm thần thì tính ứng dụng rất cao [4].
Vì thé, dé giam thiéu tinh trạng phạm tội trật tự xã hội hay những hành động mang tính bạo xảy ra thì ngoai việc nhận diện được hành vi bình thường, bên cạnh đó mô hình phải phân tích được nhiều hành vi. Hành vi bình thường là một hành động dự kiến xuất phát từ mỗi cá nhân, hành động này không mang yếu tô gây hại lẫn nhau. Cách mà con người tương tác với con người phù hop với những chuẩn mực, kỳ vọng của xã hội. Khi những hành vi này đồng bộ với mong đợi của xã hội thì hành vi đó được xem là bình thường.
Còn trái lại những gì mà đã được xem là chuẩn mực trong xã hội là hành vi bất thường cụ thể hơn các hành vi gây tác động vật lý đối phương là hành vi mang tính bạo lực [5]. Tương tự vậy, việc định nghĩa một hành vi bạo lực trong ngữ cảnh cụ thể rất dễ dàng. Bình thường Cảnh bạo lực xảy ra Hình 1. Hình ảnh giữa bình thường và hành vi bạo lực Chính vì thế, trong khuôn khổ khóa luận này nhóm chúng em sẽ tập trung nghiên cứu phương pháp phát hiện hành vi bạo lực là một trong những loại hành vi phạm tội nhờ vào áp dụng kỹ thuật học sâu trên các thiết bị biên có kinh phí thấp.
Đây là một đề tài khá mới vì để áp dụng được mô hình lên các thiết bị có phần cứng thấp như vậy yêu cầu phải xây dựng một mô hình phù hợp. Dé huấn luyện mô hình, một tập dữ liệu tổng hợp chứ các hành vi bạo lực và không bạo lực được nhóm thu thập từ những tập dữ liệu liên quan. Khó khăn và thách thức Trong quá trình nghiên cứu đề tài và triển khai hệ thống, nhóm chúng em gặp nhiều khó khăn và thách thức trên những phương diện sau: e Về phương pháp: Bài toán phát hiện hành động phạm tội là một bài toán chưa phố biến nên rất ít tài liệu tham khảo. Trong nhiều nghiên cứu khác, các phương pháp được đề xuất đều triển khai trên thiết bị phần cứng có cấu hình cao như phần cứng có hỗ trợ GPU, nhưng trong đề tài này nhóm chúng em đang nghiên cứu, thử nghiệm mô hình trên các thiết bị biên Raspberry Pi 4 là thiết bị có cấu hình phần cứng khá thấp, nên dé có thé chạy thành công mô hình trên thiết bị này thì phải lựa chọn kỹ thuật, khảo sát các phương pháp liên quan dé đưa ra được một mô hình tốt nhất, có thé chạy trong thời gian thực trên thiết bị biên này.
e Về dữ liệu: Đề mô hình được huấn luyện đạt được kết quả tốt như mong đợi, thì điều quan trọng không kém là phải có tập đữ liệu chất lượng. Đối với bài toán nhóm đang nghiên cứu, thì số lượng các tập dữ liệu liên quan rất hạn chế vì những hành vi phạm tội thường được ghi lại bằng camera giám sát ở nơi công cộng như công viên, khu dân cư, hàng quán, bến xe,. và những nội dung này thường không công khai. Do đó xảy ra việc thiếu hụt về đữ liệu thực tế.
Bên cạnh đó, việc xử lý tập dữ liệu với 3,522 video và dung lượng 15,83 GB là cũng là một thách thức lớn vì thiết bị nhóm dùng dé xử lý dit liệu này đã bị gián đoạn vì không đủ tài nguyên. Mục tiêu của khóa luận Trong đề tài này, nhóm chúng em hướng đến những mục tiêu cụ thể như sau: e Tìm hiểu về trí tuệ nhân tao (AI— Artificial Intelligence) và ứng dung của AI vào các hệ thống camera giám sát nhằm phát hiện và ngăn chặn hành động phạm tội. e Áp dụng kỹ thuật học sâu dé xây dựng một mô hình object detection và thực hiện triển khai mô hình này lên thiết bị biên là Raspberry Pi 4 Model B có gan USB camera. e Xây dựng website dé người dùng theo dõi, giám sát hình anh từ camera trong thời gian thực, nhận thông báo khi phát hiện hành động bạo lực.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu e _ Nghiên cứu, xây dựng mô hình máy học có khả năng nhận diện hành vi bao lực áp dụng kỹ thuật học sâu. e Các tập dữ liệu được sử dụng dé huấn luyện và đánh giá mô hình: RWF- 2000 Dataset, Hockey Fights Dataset, Raw video, AIRTLab Dataset. e Nghiên cứu, tối ưu hóa mô hình may học phù hợp làm sao có thé chạy trên thiết bị Raspberry Pi 4.
e_ Tìm hiểu ngôn ngữ lập trình Python sử dụng trong việc xây dựng và chạy mô hình. e© Nghiên cứu về NodeJS cùng với hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB dé áp dụng trong việc xây dựng server backend và Vue.Js trong việc xây dựng giao diện trang website. e _ Nghiên cứu về công cụ Socket IO trong việc kết nói, truyền tải dữ liệu trong thời gian thực. Phạm vi nghiên cứu Khóa luận thực hiện nghiên cứu trên khuôn viên trường học, hang quán, khu dân cư, chung cư có quy mô dưới 100 người nơi có nhiều hoạt động.
Khi hoàn thành đề tài có thể phát triển thêm về mặt thiết bị và ứng dụng giám sát trong những phạm vi đã nghiên cứu. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp Thông qua phan trình bày tổng quan về những nội dung sẽ nghiên cứu trong khóa luận tốt nghiệp, nhóm xin đưa ra cấu trúc cụ thể của khóa luận tốt nghiệp như sau: e_ Chương 1: Mở đầu - Trình bày tổng quan, giới thiệu bai toán giải quyết, khó khăn và thách thức trong nghiên cứu, mục tiêu hướng đến của đề tai, phạm vi, phương pháp và đối tượng nghiên cứu. e Chương 2: Công nghệ liên quan - Trinh bày về công nghệ liên quan đã sử dụng trong khóa luận. e Chương 3: Kiến trúc hệ thống — Mô tả kiến trúc toàn bộ hệ thống, mô hình phân rã chức năng, Usecase, thiết kế cơ sở dữ liệu.
e Chương 4: Đánh giá mô hình thực nghiệm - Trình bày môi trường va kịch ban thực nghiệm, mô tả tập đữ liệu, phương pháp đánh giá và kết quả thực nghiệm. e_ Chương 5: Kết luận - Kết luận và đề xuất hướng phát triển của khóa luận. CÔNG NGHỆ LIÊN QUAN Tóm tắt Trong chương này, nhóm chúng em trình bày về khái niệm công nghệ đã sử dụng trong khóa luận 2. Công nghệ liên quan đến trí tuệ nhân tạo 2.
Object Detection Object Detection (Phát hiện đối tượng) được hiểu với nghĩa phat hiện đối tượng đây là một thuật ngữ chung trong lĩnh vực thị giác máy tính (Computer Vision).