Hệ Thống Phát Hiện và Theo Dõi Người Trên SOC-FPGA

• Tác giả: Le Ngoc Long
• Người hướng dẫn: ThS. Ngo Hieu Truong
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Hệ Thống Phát Hiện và Theo Dõi Người Trên SOC-FPGA
• Loại tài liệu: Khóa luận
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Các nghiên cứu liên quan
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Kria KV260 Vision AI Starter Kit
• 2.2. Deep-learning Processing Unit
• 2.3. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN)
• 2.4. Lớp tích chập
• 2.5. Hàm kích hoạt
• 2.6. Qui trình
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT VÀ QUÁ TRÌNH HIỆN THỰC ĐỀ TÀI
• 3.1. Phương pháp đề xuất
• 3.2. Mô hình đề xuất
• 3.3. Tập dữ liệu huấn luyện và tăng cường dữ liệu
• 3.4. Vitis Video Analytics SDK
• 3.5. Hiện thực và hoàn thiện đề tài
• 3.5.1. Chuyển đổi mô hình sang TensorFlow
• 3.5.2. Lượng tử hóa mô hình
• 3.5.3. Biên dịch mô hình và hiện thực xuống Kria KV260
• 3.5.4. Gửi dữ liệu lên máy chủ
• 3.6. Siamese Network và thuật toán tương đồng
• 3.6.1. Kết quả huấn luyện trên phần mềm
• 3.6.2. Mô hình YOLOv3-Tiny
• 3.6.3. Mô hình Siamese Network
• 3.6.4. Kết quả hiện thực trên Kria KV260
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO
• 5.1. Những khó khăn gặp phải
• 5.2. Hướng phát triển tiếp theo
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Giới thiệu tổng quan về Hệ Thống Phát Hiện và Theo Dõi Người Trên SOC FPGA

Hệ thống phát hiện và theo dõi người trên SOC-FPGA đang trở thành một trong những giải pháp tiên tiến trong lĩnh vực giám sát an ninh. Với sự phát triển của công nghệ FPGA và các mô hình học sâu, hệ thống này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện mà còn tối ưu hóa hiệu suất xử lý. Việc tích hợp các công nghệ mới vào hệ thống giúp giải quyết nhiều vấn đề trong việc theo dõi và quản lý an ninh.

1.1. Tổng quan về công nghệ SOC FPGA trong giám sát

Công nghệ SOC-FPGA cho phép tích hợp nhiều chức năng trong một thiết bị duy nhất, giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất. Hệ thống này có khả năng xử lý dữ liệu video từ nhiều nguồn khác nhau, mang lại giải pháp giám sát hiệu quả.

1.2. Lợi ích của việc phát hiện và theo dõi người

Việc phát hiện và theo dõi người giúp nâng cao an ninh, giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng phản ứng nhanh chóng trong các tình huống khẩn cấp. Hệ thống này còn hỗ trợ trong việc phân tích hành vi và quản lý đám đông.

II. Vấn đề và thách thức trong phát hiện người trên SOC FPGA

Mặc dù hệ thống phát hiện và theo dõi người trên SOC-FPGA mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức lớn. Các vấn đề như độ chính xác trong điều kiện ánh sáng khác nhau, sự đa dạng của đối tượng và tốc độ xử lý là những yếu tố cần được giải quyết.

2.1. Độ chính xác trong điều kiện thực tế

Độ chính xác của hệ thống phụ thuộc vào nhiều yếu tố như ánh sáng, góc quay và sự hiện diện của nhiều người. Việc cải thiện độ chính xác trong các điều kiện này là một thách thức lớn.

2.2. Tốc độ xử lý và hiệu suất hệ thống

Hệ thống cần có khả năng xử lý nhanh chóng để đáp ứng yêu cầu giám sát thời gian thực. Việc tối ưu hóa hiệu suất trên SOC-FPGA là điều cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.

III. Phương pháp phát hiện và theo dõi người trên SOC FPGA

Để giải quyết các thách thức trong việc phát hiện và theo dõi người, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Các mô hình học sâu như YOLO và SSD được sử dụng để cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống.

3.1. Sử dụng mô hình YOLO cho phát hiện người

Mô hình YOLO (You Only Look Once) cho phép phát hiện đối tượng trong thời gian thực với độ chính xác cao. Việc áp dụng YOLO trên SOC-FPGA giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu độ trễ.

3.2. Ứng dụng SSD trong theo dõi người

Mô hình SSD (Single Shot MultiBox Detector) cung cấp khả năng phát hiện đối tượng nhanh chóng và hiệu quả. Việc kết hợp SSD với SOC-FPGA giúp cải thiện khả năng theo dõi trong các tình huống phức tạp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phát hiện và theo dõi người

Hệ thống phát hiện và theo dõi người trên SOC-FPGA đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ an ninh công cộng đến quản lý giao thông. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả giám sát mà còn tiết kiệm chi phí.

4.1. Ứng dụng trong an ninh công cộng

Hệ thống giám sát an ninh công cộng sử dụng công nghệ SOC-FPGA giúp phát hiện và theo dõi người trong các khu vực đông đúc, từ đó nâng cao an ninh và giảm thiểu tội phạm.

4.2. Quản lý giao thông thông minh

Hệ thống phát hiện người có thể được áp dụng trong quản lý giao thông, giúp theo dõi và điều phối lưu lượng giao thông một cách hiệu quả, giảm thiểu ùn tắc và tai nạn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống

Hệ thống phát hiện và theo dõi người trên SOC-FPGA đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả trong nhiều ứng dụng thực tiễn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều cơ hội để cải tiến và phát triển hệ thống trong tương lai.

5.1. Đánh giá hiệu suất và cải tiến

Việc đánh giá hiệu suất của hệ thống là cần thiết để xác định các điểm yếu và cải tiến. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán và phần cứng.

5.2. Hướng phát triển công nghệ mới

Công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy có thể được tích hợp vào hệ thống để nâng cao khả năng phát hiện và theo dõi, mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong tương lai.