I. Giới thiệu
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ học sâu, việc nghiên cứu dấu vết người đi bộ trở thành một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính. Công nghệ học sâu đã mang lại nhiều ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực thị giác máy tính, từ đó mở ra cơ hội cho việc phát triển các hệ thống theo dõi người đi bộ hiệu quả. Đề tài này tập trung vào việc áp dụng các mô hình học sâu để phát hiện và theo dấu người đi bộ trong các tình huống giao thông phức tạp. Mục tiêu chính là phát triển một hệ thống có khả năng nhận diện và theo dõi người đi bộ một cách chính xác, từ đó hỗ trợ tài xế trong việc đưa ra quyết định an toàn khi tham gia giao thông.
1.1. Tính cấp thiết
Tình hình giao thông tại Việt Nam đang ngày càng trở nên phức tạp, với nhiều vụ tai nạn xảy ra do lỗi của người lái xe. Việc phát triển hệ thống theo dấu người đi bộ không chỉ giúp nâng cao tính an toàn cho người đi bộ mà còn hỗ trợ tài xế trong việc xử lý tình huống kịp thời. Hệ thống này cần phải có độ chính xác cao và khả năng hoạt động trong điều kiện thực tế, từ đó giảm thiểu rủi ro tai nạn giao thông.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu và phát triển mô hình học sâu có khả năng theo dấu người đi bộ. Nghiên cứu sẽ phân tích và đánh giá các mô hình hiện có, từ đó đưa ra những cải tiến phù hợp nhằm nâng cao hiệu suất của hệ thống. Kết quả cuối cùng sẽ là một mô hình có khả năng theo dấu nhiều người đi bộ cùng một lúc, đáp ứng yêu cầu thực tiễn trong giao thông.
II. Công trình liên quan
Nghiên cứu về dấu vết người đi bộ đã được thực hiện qua nhiều phương pháp khác nhau trong những năm gần đây. Hai hướng tiếp cận chính là Tracking-by-Detection (TBD) và Joint-Detection-And-Tracking (JDT). Phương pháp TBD chia bài toán thành hai tác vụ riêng biệt là nhận diện và định danh đối tượng, trong khi JDT kết hợp hai quá trình này để cải thiện hiệu suất. Các mô hình như SiamMOT, FairMOT và DEFT đã đạt được những kết quả khả quan, tuy nhiên vẫn tồn tại những hạn chế cần được khắc phục.
2.1. Phương pháp Tracking by Detection
Phương pháp TBD sử dụng các mô hình học sâu để nhận diện người đi bộ từ các khung hình. Sau đó, các kết quả này được định danh thông qua các kỹ thuật như Kalman Filter. Mặc dù phương pháp này cho kết quả tốt, nhưng thường gặp khó khăn trong việc duy trì độ chính xác khi số lượng đối tượng tăng lên.
2.2. Phương pháp Joint Detection And Tracking
JDT giải quyết bài toán theo dấu người đi bộ bằng cách kết hợp hai tác vụ học trong một quá trình duy nhất, từ đó giảm thiểu sự mất cân bằng trong việc học. Mô hình FairMOT là một ví dụ điển hình cho phương pháp này, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất theo dấu người đi bộ trong thời gian thực.
III. Mô hình đề xuất
Mô hình được đề xuất trong nghiên cứu này là ACSMOT, một cải tiến từ mô hình FairMOT. Mô hình này sử dụng các mô-đun attention để tăng cường khả năng học các đặc trưng của người đi bộ, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc theo dấu. Việc áp dụng các kỹ thuật học sâu trong mô hình giúp cải thiện khả năng phân loại và nhận diện đối tượng, đồng thời giảm thiểu thời gian xử lý, đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng thực tế.
3.1. Kiến trúc mô hình ACSMOT
Mô hình ACSMOT được thiết kế với nhiều lớp học sâu, bao gồm các lớp convolution và pooling để trích xuất đặc trưng từ ảnh đầu vào. Các mô-đun attention được tích hợp để cải thiện khả năng nhận diện và theo dõi, giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống phức tạp.
3.2. Đánh giá hiệu suất
Để đánh giá hiệu suất của mô hình ACSMOT, các thí nghiệm sẽ được thực hiện trên tập dữ liệu thực tế. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, tốc độ xử lý và khả năng theo dõi nhiều đối tượng sẽ được xem xét để đảm bảo rằng mô hình đáp ứng được các yêu cầu thực tiễn.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về bài toán theo dấu người đi bộ mà còn đưa ra những giải pháp khả thi thông qua việc áp dụng công nghệ học sâu. Mô hình ACSMOT có tiềm năng lớn trong việc cải thiện sự an toàn giao thông và hỗ trợ tài xế trong việc xử lý các tình huống khẩn cấp. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa mô hình để nâng cao hiệu suất và khả năng áp dụng trong các điều kiện thực tế khác nhau.
4.1. Đánh giá tổng quan
Mô hình ACSMOT cho thấy những ưu điểm vượt trội so với các mô hình hiện tại, đặc biệt là trong khả năng theo dõi nhiều đối tượng. Sự kết hợp giữa các kỹ thuật học sâu và mô-đun attention đã giúp nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý.
4.2. Hướng phát triển tiếp theo
Trong tương lai, nghiên cứu sẽ tiếp tục hoàn thiện mô hình ACSMOT bằng cách tích hợp thêm các kỹ thuật mới trong học sâu và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu. Điều này sẽ giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống giao thông phức tạp và đa dạng.
