Khóa luận tốt nghiệp: Nhận diện đối tượng để tìm kiếm trong dữ liệu camera giám sát

• Tác giả: Tran Thi Phuong Thao
• Người hướng dẫn: TS. Nguyen Thanh Binh
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Ứng Dụng Nhận Diện Đối Tượng Trong Dữ Liệu Camera Giám Sát
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu đề tài
• 1.2. Tổng quan
• 1.3. Thách thức, mục tiêu và phạm vi
• 1.3.1. Thách thức
• 1.3.2. Mục tiêu
• 1.3.3. Phạm vi
• 1.4. Đóng góp
• 1.5. Cấu trúc khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Các mô hình máy học liên quan
• 2.2. Nhận diện vật thể
• 2.2.1. Nhóm thuật toán nhận diện vật thể YOLO

I. Tổng quan về khóa luận tốt nghiệp khoa học máy tính ứng dụng nhận diện đối tượng

Khóa luận này tập trung vào việc phát triển một hệ thống nhận diện đối tượng từ dữ liệu camera giám sát. Với sự gia tăng nhu cầu về an ninh, việc sử dụng camera giám sát đã trở nên phổ biến. Tuy nhiên, việc tìm kiếm đối tượng trong kho dữ liệu video vẫn là một thách thức lớn. Hệ thống này sẽ giúp giải quyết vấn đề này bằng cách áp dụng các thuật toán học máy hiện đại.

1.1. Giới thiệu về nhận diện đối tượng trong camera giám sát

Nhận diện đối tượng là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính, đặc biệt là trong việc phân tích video từ camera giám sát. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học sâu để phát hiện và nhận diện các đối tượng trong video.

1.2. Tầm quan trọng của hệ thống camera giám sát thông minh

Hệ thống camera giám sát thông minh không chỉ giúp theo dõi an ninh mà còn hỗ trợ trong việc phân tích hành vi và phát hiện các sự kiện bất thường. Điều này giúp nâng cao hiệu quả trong công tác bảo vệ an ninh.

II. Thách thức trong việc tìm kiếm đối tượng từ dữ liệu camera giám sát

Việc tìm kiếm đối tượng trong dữ liệu camera giám sát gặp nhiều thách thức, bao gồm chất lượng video, độ phân giải thấp và sự đa dạng của các đối tượng. Những yếu tố này làm cho việc nhận diện trở nên khó khăn hơn.

2.1. Vấn đề về chất lượng dữ liệu video

Chất lượng video từ camera giám sát thường không đồng nhất, điều này ảnh hưởng đến khả năng nhận diện đối tượng. Các video có độ phân giải thấp hoặc bị mờ có thể dẫn đến sai sót trong việc phát hiện.

2.2. Độ phức tạp của các đối tượng cần nhận diện

Các đối tượng trong video có thể có hình dạng, kích thước và màu sắc khác nhau. Điều này tạo ra thách thức lớn cho các thuật toán nhận diện, yêu cầu phải có các mô hình mạnh mẽ và chính xác.

III. Phương pháp nhận diện đối tượng hiệu quả trong dữ liệu camera giám sát

Để giải quyết các thách thức trên, khóa luận áp dụng các phương pháp học máy tiên tiến như YOLO và EfficientDet. Những phương pháp này cho phép nhận diện đối tượng một cách nhanh chóng và chính xác.

3.1. Sử dụng thuật toán YOLO cho nhận diện đối tượng

YOLO (You Only Look Once) là một trong những thuật toán nhận diện đối tượng nhanh nhất hiện nay. Nó cho phép phát hiện nhiều đối tượng trong một khung hình với độ chính xác cao.

3.2. Ứng dụng EfficientDet trong việc tối ưu hóa nhận diện

EfficientDet là một mô hình nhận diện đối tượng hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý. Mô hình này được thiết kế để hoạt động tốt trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn của hệ thống

Hệ thống đã được thử nghiệm và cho thấy kết quả khả quan trong việc nhận diện đối tượng từ dữ liệu camera giám sát. Các kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp đã áp dụng.

4.1. Đánh giá hiệu suất của hệ thống nhận diện

Hệ thống đã đạt được độ chính xác cao trong việc nhận diện các đối tượng khác nhau. Các chỉ số như mAP (Mean Average Precision) cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Ứng dụng thực tiễn trong an ninh

Hệ thống có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như an ninh công cộng, giám sát giao thông và quản lý tài sản. Điều này giúp nâng cao hiệu quả trong việc bảo vệ an ninh và giảm thiểu rủi ro.

V. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Khóa luận đã đạt được những kết quả đáng khích lệ trong việc phát triển hệ thống nhận diện đối tượng từ dữ liệu camera giám sát. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng để cải thiện hơn nữa.

5.1. Hướng phát triển công nghệ nhận diện đối tượng

Công nghệ nhận diện đối tượng sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Các mô hình mới sẽ được nghiên cứu để cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.

5.2. Tích hợp hệ thống vào các ứng dụng thực tế

Hệ thống nhận diện đối tượng có thể được tích hợp vào các ứng dụng di động và web, giúp người dùng dễ dàng truy cập và sử dụng trong các tình huống thực tế.