Nghiên Cứu Về Kỹ Thuật Theo Dõi Đối Tượng Và Ứng Dụng Trong Camera Giám Sát

• Tác giả: Phạm Văn Hà
• Người hướng dẫn: TS. Ngô Hữu Huy
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Về Kỹ Thuật Theo Dõi Đối Tượng Và Ứng Dụng Trong Bài Toán Camera Giám Sát
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC SÂU TRONG MẠNG NƠ-RON
• 1.1. Tổng quan về học máy, học sâu
• 1.2. Khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron
• 1.3. Mạng nơ-ron sinh học
• 1.4. Mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.5. Phân loại mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.6. Huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo
• 1.7. Mạng nơ-ron tích chập
• 1.8. Giới thiệu về mạng nơ-ron tích chập
• 1.9. Các lớp trong mạng nơ-ron tích chập
• 1.10. Vấn đề về giám sát an ninh
• 1.11. KỸ THUẬT THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG (OBJECT TRACKING)
• 1.11.1. Tổng quan về theo kỹ thuật dõi đối tượng (Object Tracking)
• 1.11.2. Thuật toán TBD dựa trên học sâu
• 1.11.3. Thuật toán TBD dựa trên mô hình học sâu phát hiện đối tượng
• 1.11.4. Thuật toán TBD dựa trên mô hình học sâu theo dõi đối tượng
• 1.11.5. Thuật toán JDT dựa trên học sâu. Mô-đun theo dõi và phát hiện hợp nhất
• 1.11.6. Liên kết dữ liệu và trích xuất đặc trưng hợp nhất
• 1.11.7. Thuật toán kết hợp theo dõi đối tượng đơn lẻ
• 1.11.8. Thuật toán MOT dựa trên Transformer
• 1.11.9. Thuật toán MOT dựa trên kiến trúc Transformer
• 1.11.10. So sánh các thuật toán MOT dựa trên kiến trúc Transformer
• 1.11.11. Những thử thách chính của MOT
• 1.11.12. Sự che phủ
• 1.11.13. Những thử thách đối với kiến trúc nhẹ (Lightweight Architecture). Một số thử thách thường gặp
• 1.12. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM TRONG BÀI TOÁN CAMERA GIÁM SÁT
• 1.12.1. Phát biểu bài toán camera giám sát người
• 1.12.2. Thu thập cơ sở dữ liệu
• 1.12.3. Cơ sở dữ liệu
• 1.12.4. Công cụ gán nhãn dữ liệu
• 1.12.5. Huấn luyện mô hình
• 1.12.6. Mô hình YOLOv8. Mô hình Deep SORT
• 1.12.7. Kết quả huấn luyện mô hình
• 1.12.8. Phân tích và đánh giá kết quả thu được
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Kỹ Thuật Theo Dõi Đối Tượng

Nghiên cứu kỹ thuật theo dõi đối tượng (object tracking) là một lĩnh vực đầy tiềm năng trong thị giác máy tính (computer vision). Việc theo dõi đối tượng chủ yếu dựa trên hình ảnh từ các camera giám sát. Lĩnh vực này đã thu hút sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu, nhờ vào sự đa dạng của các ứng dụng tiềm năng, biến nó thành mục tiêu nghiên cứu hấp dẫn. Mục tiêu chính là duy trì nhận dạng một đối tượng theo thời gian, khi nó di chuyển trong một chuỗi video. Bài toán này phức tạp do các yếu tố như thay đổi ánh sáng, tắc nghẽn, biến dạng đối tượng, và sự di chuyển nhanh. Theo dõi đối tượng có ứng dụng rộng rãi trong giám sát an ninh (security surveillance), xe tự lái, robot, và nhiều lĩnh vực khác. Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu kỹ thuật theo dõi đối tượng dựa trên mạng nơ-ron và ứng dụng trong bài toán camera giám sát. Hệ thống này sẽ lưu vết đường đi của bất kỳ người nào khi vào vùng quan sát của camera. Từ đó, tăng cường hiệu quả của việc giám sát an ninh thông minh.

1.1. Theo Dõi Đối Tượng và Ứng Dụng trong Camera Giám Sát

Bài toán theo dõi đối tượng trong camera giám sát có nhiều ứng dụng thực tế. Nó giúp tự động hóa quá trình giám sát, giảm sự phụ thuộc vào con người. Hệ thống có thể phát hiện xâm nhập trái phép, theo dõi hành vi đáng ngờ, và cung cấp bằng chứng quan trọng trong các vụ án. Ngoài ra, phân tích video từ hệ thống camera giám sát có thể cung cấp thông tin hữu ích về lưu lượng người, hành vi khách hàng, và hiệu quả hoạt động. Theo tài liệu gốc, "nhu cầu trang bị camera giám sát dần phổ biến rộng rãi trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực, từ các tòa nhà văn phòng, cơ quan hành chính, cho đến các cửa hàng buôn bán nhỏ lẻ, hộ gia đình dưới nhiều hình thức khác nhau."

1.2. Các Thách Thức Trong Kỹ Thuật Theo Dõi Đối Tượng

Kỹ thuật theo dõi đối tượng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự thay đổi về ánh sáng, che khuất, biến dạng đối tượng, và di chuyển nhanh. Môi trường phức tạp với nhiều đối tượng tương tác cũng gây khó khăn cho việc duy trì nhận dạng. Độ chính xác và tốc độ xử lý là hai yếu tố quan trọng cần được cân bằng. Các thuật toán cần đủ nhanh để hoạt động trong thời gian thực, đồng thời đảm bảo độ chính xác cao để tránh sai sót. Việc xử lý video trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc che khuất là một bài toán nan giải. Do đó cần có các thuật toán theo dõi robust.

II. Phương Pháp Học Sâu Cho Theo Dõi Đối Tượng Cách Tiếp Cận Mới

Học sâu (deep learning) đã mang lại những đột phá lớn trong lĩnh vực theo dõi đối tượng. Các mô hình dựa trên mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural networks - CNN) có khả năng trích xuất các đặc trưng phức tạp từ hình ảnh, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của thuật toán theo dõi. Mạng nơ-ron có thể học các biểu diễn đối tượng mạnh mẽ, bất chấp các thay đổi về hình dạng, ánh sáng, và góc nhìn. Các kiến trúc học sâu như mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi quy, và Transformer đã được áp dụng thành công cho bài toán theo dõi đối tượng. Học sâu cho phép phát triển các hệ thống theo dõi có khả năng thích ứng với các môi trường phức tạp và thay đổi.

2.1. Ưu Điểm Của Mạng Nơ Ron Tích Chập Trong Theo Dõi

Mạng nơ-ron tích chập có khả năng học các đặc trưng không gian một cách hiệu quả. Các lớp tích chập cho phép mô hình phát hiện các mẫu cục bộ trong hình ảnh, trong khi các lớp gộp giảm kích thước dữ liệu và tăng tính bất biến đối với các biến đổi nhỏ. Kiến trúc này rất phù hợp cho việc nhận dạng và định vị đối tượng trong video. CNN có thể được huấn luyện để trích xuất các đặc trưng mạnh mẽ, giúp phân biệt giữa đối tượng mục tiêu và các đối tượng khác trong cảnh. Ứng dụng của CNN đã cải thiện đáng kể hiệu suất của các hệ thống theo dõi đối tượng.

2.2. Mạng Nơ Ron và Ứng Dụng Cho Theo Dõi Đa Đối Tượng

Theo dõi đa đối tượng (MOT) là một bài toán phức tạp hơn theo dõi đối tượng đơn lẻ. Nó đòi hỏi khả năng phát hiện, theo dõi, và duy trì nhận dạng của nhiều đối tượng đồng thời. Các mô hình học sâu như DeepSORT và các biến thể của nó đã được sử dụng rộng rãi cho MOT. Các mô hình này kết hợp khả năng phát hiện đối tượng với thuật toán theo dõi để tạo ra các hệ thống MOT mạnh mẽ. Các thuật toán dựa trên Transformer gần đây cũng cho thấy tiềm năng lớn trong MOT, nhờ khả năng mô hình hóa các mối quan hệ giữa các đối tượng.

III. Thuật Toán DeepSORT và YOLOv8 Giải Pháp Camera Giám Sát

DeepSORT là một thuật toán theo dõi đối tượng phổ biến, kết hợp SORT (Simple Online and Realtime Tracking) với mạng nơ-ron để cải thiện độ chính xác. YOLOv8 là một kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến cho phát hiện đối tượng trong thời gian thực. Việc kết hợp YOLOv8 và DeepSORT tạo ra một hệ thống mạnh mẽ cho giám sát an ninh. YOLOv8 được sử dụng để phát hiện đối tượng trong mỗi khung hình, và DeepSORT sử dụng thông tin này để theo dõi đối tượng theo thời gian. Hệ thống này có thể hoạt động trong thời gian thực, cho phép phát hiện và theo dõi các sự kiện quan trọng một cách nhanh chóng. Theo tài liệu gốc, "Hệ thống này sẽ thực hiện lưu vết đường đi của bất kỳ người nào khi vào vùng quan sát của camera."

3.1. Cấu Trúc và Hoạt Động Của Thuật Toán DeepSORT

DeepSORT sử dụng bộ lọc Kalman để dự đoán vị trí của đối tượng trong các khung hình tiếp theo. Nó cũng sử dụng các đặc trưng hình ảnh và vận động để liên kết các phát hiện đối tượng với các đối tượng đã được theo dõi trước đó. Việc sử dụng mạng nơ-ron giúp DeepSORT có thể xử lý các trường hợp che khuất và thay đổi về hình dạng đối tượng một cách tốt hơn so với các thuật toán truyền thống. DeepSORT là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng giám sát an ninh đòi hỏi độ chính xác cao.

3.2. Ưu Điểm Của YOLOv8 Trong Phát Hiện Đối Tượng

YOLOv8 là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ cho phát hiện đối tượng, được biết đến với tốc độ xử lý nhanh và độ chính xác cao. YOLOv8 có thể phát hiện nhiều loại đối tượng khác nhau, từ người đến xe cộ, và có thể hoạt động trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Việc sử dụng YOLOv8 giúp hệ thống giám sát có thể phát hiện các đối tượng đáng ngờ một cách nhanh chóng và chính xác. YOLOv8 là một công cụ quan trọng cho việc xây dựng các hệ thống giám sát an ninh thông minh.

IV. Đánh Giá Hiệu Năng và Triển Vọng Của Kỹ Thuật Theo Dõi

Việc đánh giá hiệu năng của các thuật toán theo dõi đối tượng là rất quan trọng. Các chỉ số như độ chính xác, tốc độ xử lý, và khả năng xử lý che khuất được sử dụng để so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Nghiên cứu gần đây tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của thuật toán theo dõi trong các môi trường phức tạp. Các phương pháp tiếp cận mới, như sử dụng học tăng cường và mô hình hóa đối tượng 3D, đang được khám phá. Tương lai của kỹ thuật theo dõi đối tượng hứa hẹn sẽ mang lại các hệ thống giám sát thông minh hơn, có khả năng hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện khác nhau.

4.1. Các Chỉ Số Đánh Giá Hiệu Quả Thuật Toán Theo Dõi

Các chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả của thuật toán theo dõi bao gồm độ chính xác, tốc độ xử lý (khung hình trên giây - FPS), độ ổn định (khả năng duy trì theo dõi khi đối tượng bị che khuất), và khả năng phục hồi (khả năng theo dõi lại đối tượng sau khi bị mất dấu). Độ chính xác thường được đo bằng các chỉ số như Intersection over Union (IoU) và Multiple Object Tracking Accuracy (MOTA). Tốc độ xử lý quyết định khả năng hoạt động trong thời gian thực của hệ thống. Đánh giá hiệu năng giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của từng thuật toán.

4.2. Hướng Nghiên Cứu và Cải Tiến Thuật Toán Theo Dõi Tương Lai

Các hướng nghiên cứu tương lai trong kỹ thuật theo dõi đối tượng bao gồm việc phát triển các thuật toán có khả năng thích ứng với các môi trường thay đổi, xử lý che khuất tốt hơn, và hoạt động hiệu quả trong điều kiện ánh sáng yếu. Việc tích hợp thông tin từ nhiều camera và các cảm biến khác cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn. Ngoài ra, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động điều chỉnh các tham số của thuật toán theo dõi có thể giúp cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Theo tài liệu gốc, "Từ các kết quả nghiên cứu khoa học của đề tài sẽ giúp tăng cường hiệu quả của việc giám sát an ninh thông minh."

V. Ứng Dụng Thực Tế và Bài Toán Giám Sát An Ninh Thông Minh

Kỹ thuật theo dõi đối tượng có nhiều ứng dụng thực tế trong giám sát an ninh thông minh, giao thông thông minh, và robot. Trong giám sát an ninh, nó có thể được sử dụng để phát hiện xâm nhập, theo dõi hành vi đáng ngờ, và cung cấp bằng chứng trong các vụ án. Trong giao thông thông minh, nó có thể được sử dụng để theo dõi lưu lượng xe, phát hiện tai nạn, và điều khiển đèn giao thông. Trong robot, nó có thể được sử dụng để giúp robot điều hướng trong môi trường phức tạp và tương tác với con người. Ứng dụng rộng rãi của kỹ thuật theo dõi đối tượng cho thấy tầm quan trọng của việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến thuật toán.

5.1. Giám Sát An Ninh Phòng Chống Tội Phạm Nhờ Theo Dõi

Trong giám sát an ninh, kỹ thuật theo dõi đối tượng đóng vai trò quan trọng trong việc phòng chống tội phạm. Hệ thống có thể tự động phát hiện và theo dõi các đối tượng có hành vi đáng ngờ, chẳng hạn như người đi lang thang vào ban đêm, người trèo tường, hoặc người mang vũ khí. Thông tin này có thể được sử dụng để cảnh báo cho lực lượng an ninh và ngăn chặn các hành vi phạm tội. Giám sát thông minh giúp tăng cường an ninh và bảo vệ tài sản.

5.2. Giao Thông Thông Minh Theo Dõi Xe Cộ Giảm Tắc Nghẽn

Trong giao thông thông minh, kỹ thuật theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để theo dõi lưu lượng xe, phát hiện tai nạn, và điều khiển đèn giao thông. Hệ thống có thể thu thập dữ liệu về tốc độ, mật độ, và hướng di chuyển của các phương tiện, giúp tối ưu hóa luồng giao thông và giảm tắc nghẽn. Theo dõi phương tiện cũng có thể giúp phát hiện các hành vi vi phạm giao thông, chẳng hạn như vượt đèn đỏ hoặc chạy quá tốc độ. Ứng dụng này giúp cải thiện an toàn giao thông và giảm ô nhiễm môi trường.

VI. Kết Luận Về Nghiên Cứu Theo Dõi Đối Tượng Triển Vọng Tương Lai

Nghiên cứu kỹ thuật theo dõi đối tượng đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây, nhờ vào sự phát triển của học sâu và thị giác máy tính. Các thuật toán theo dõi ngày càng trở nên chính xác hơn, nhanh hơn, và có khả năng thích ứng với các môi trường phức tạp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, như xử lý che khuất, thay đổi ánh sáng, và di chuyển nhanh. Nghiên cứu tương lai sẽ tập trung vào việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ hơn, có khả năng tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, và hoạt động hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

6.1. Tóm Tắt Các Thành Tựu và Thách Thức Hiện Tại

Các thành tựu chính trong kỹ thuật theo dõi đối tượng bao gồm sự phát triển của các thuật toán dựa trên học sâu, khả năng hoạt động trong thời gian thực, và độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, các thách thức vẫn còn bao gồm xử lý che khuất, thay đổi ánh sáng, di chuyển nhanh, và các môi trường phức tạp. Cần có các phương pháp tiếp cận mới để vượt qua những hạn chế này.

6.2. Hướng Phát Triển và Tiềm Năng Của Theo Dõi Đối Tượng

Hướng phát triển tương lai của kỹ thuật theo dõi đối tượng bao gồm tích hợp thông tin từ nhiều nguồn, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động điều chỉnh các tham số của thuật toán, và phát triển các hệ thống giám sát thông minh hơn. Tiềm năng của theo dõi đối tượng là rất lớn, với các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ giám sát an ninh đến giao thông thông minh và robot.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính, việc ứng dụng các kỹ thuật học sâu trong theo dõi đối tượng qua camera giám sát ngày càng trở nên thiết yếu. Theo ước tính, nhu cầu trang bị camera giám sát đã tăng mạnh trong nhiều lĩnh vực như văn phòng, cơ quan hành chính, cửa hàng và hộ gia đình, nhằm mục đích đảm bảo an ninh và phân tích hành vi người dùng. Tuy nhiên, việc xử lý và theo dõi chính xác nhiều đối tượng trong cùng một khung hình vẫn là thách thức lớn do các vấn đề như che phủ, thay đổi tư thế và biến dạng đối tượng.

Luận văn tập trung nghiên cứu kỹ thuật theo dõi đối tượng dựa trên mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là các mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các thuật toán theo dõi đa đối tượng (MOT) như YOLOv8 và Deep SORT. Mục tiêu chính là phát triển hệ thống giám sát thông minh có khả năng lưu vết đường đi của người trong vùng quan sát và phát hiện cảnh báo xâm nhập. Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2023 tại Đại học Thái Nguyên, với phạm vi áp dụng cho các hệ thống camera giám sát trong môi trường thực tế.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống giám sát an ninh, đồng thời giảm thiểu sai sót trong việc nhận diện và theo dõi đối tượng. Các chỉ số hiệu suất như độ chính xác phát hiện (Precision) và tỉ lệ phát hiện đúng (Recall) được cải thiện rõ rệt, góp phần thúc đẩy ứng dụng AI trong lĩnh vực an ninh và quản lý đô thị thông minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên nền tảng học sâu trong mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN) – một mô hình mạnh mẽ trong xử lý ảnh và video. CNN cho phép tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, thay thế cho phương pháp thủ công truyền thống. Các khái niệm chính bao gồm:

• Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Mô phỏng cấu trúc và chức năng của nơ-ron sinh học, gồm các lớp nơ-ron liên kết với nhau qua trọng số và hàm kích hoạt.
• Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Sử dụng các lớp tích chập, gộp và kết nối đầy đủ để học biểu diễn đặc trưng đa cấp độ từ ảnh.
• Thuật toán theo dõi đối tượng (Object Tracking): Bao gồm theo dõi đơn lẻ (SOT) và theo dõi đa đối tượng (MOT), trong đó MOT phức tạp hơn do phải xử lý nhiều đối tượng cùng lúc.
• Thuật toán TBD (Tracking by Detection): Theo dõi dựa trên kết quả phát hiện đối tượng từng khung hình, kết hợp với các kỹ thuật liên kết dữ liệu.
• Thuật toán Deep SORT: Cải tiến từ SORT, sử dụng mạng nơ-ron để trích xuất đặc trưng ngoại hình, giảm thiểu chuyển đổi ID khi đối tượng bị che phủ.

Ngoài ra, luận văn còn tham khảo các mô hình học sâu khác như LSTM để xử lý phụ thuộc dài hạn trong chuỗi video, và các kiến trúc Transformer trong MOT nhằm nâng cao hiệu quả theo dõi.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu hình ảnh và video thu thập từ các hệ thống camera giám sát thực tế và cơ sở dữ liệu “Humans_data Image Dataset”. Cỡ mẫu gồm hàng nghìn khung hình với đa dạng đối tượng và điều kiện ánh sáng, được gán nhãn thủ công bằng công cụ Make Sense để đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Phương pháp phân tích chính là huấn luyện và đánh giá các mô hình mạng nơ-ron tích chập YOLOv8 cho phát hiện đối tượng và Deep SORT cho theo dõi đa đối tượng. Quá trình huấn luyện sử dụng học có giám sát với tập dữ liệu đã gán nhãn, áp dụng thuật toán lan truyền ngược và tối ưu hóa hàm mất mát để điều chỉnh trọng số mạng.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2023, bao gồm các giai đoạn: thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, thử nghiệm và đánh giá kết quả, phân tích và đề xuất giải pháp cải tiến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu suất phát hiện đối tượng: Mô hình YOLOv8 đạt độ chính xác (Precision) khoảng 92% và tỉ lệ phát hiện đúng (Recall) khoảng 89% trên tập dữ liệu thử nghiệm, thể hiện khả năng nhận diện người trong các khung hình giám sát với độ tin cậy cao.

2. Độ chính xác theo dõi đa đối tượng: Thuật toán Deep SORT cải thiện đáng kể việc duy trì ID đối tượng, giảm tỷ lệ chuyển đổi ID sai xuống dưới 5% so với hơn 15% của thuật toán SORT truyền thống khi có hiện tượng che phủ.

3. Tốc độ xử lý: Hệ thống có thể xử lý video với tốc độ khoảng 30 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu thời gian thực trong giám sát an ninh.

4. Khả năng ứng phó với che phủ và biến dạng: Mô hình kết hợp trích xuất đặc trưng ngoại hình và mô hình dự đoán chuyển động giúp theo dõi chính xác ngay cả khi đối tượng bị che khuất tạm thời hoặc thay đổi tư thế.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc ứng dụng mạng nơ-ron tích chập YOLOv8 kết hợp với thuật toán Deep SORT là giải pháp hiệu quả cho bài toán theo dõi đối tượng trong camera giám sát. Độ chính xác phát hiện và theo dõi được cải thiện nhờ khả năng học đặc trưng sâu và liên kết dữ liệu thông minh.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, hệ thống này vượt trội hơn về tốc độ và độ chính xác, đặc biệt trong môi trường có nhiều đối tượng và điều kiện ánh sáng phức tạp. Biểu đồ Precision-Recall minh họa sự cân bằng giữa độ chính xác và khả năng phát hiện, trong khi bảng so sánh hiệu suất các thuật toán thể hiện ưu thế rõ rệt của Deep SORT.

Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế như giảm hiệu quả khi số lượng đối tượng quá lớn hoặc trong điều kiện ánh sáng yếu. Điều này mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo về tối ưu hóa mô hình và tích hợp thêm các cảm biến hỗ trợ.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường thu thập và đa dạng hóa dữ liệu huấn luyện: Động từ hành động là mở rộng bộ dữ liệu với các tình huống thực tế đa dạng nhằm nâng cao khả năng tổng quát của mô hình. Thời gian thực hiện trong 6 tháng, do nhóm nghiên cứu và đơn vị quản lý dữ liệu phối hợp thực hiện.

2. Tối ưu hóa thuật toán theo dõi: Áp dụng các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu và tăng cường mô hình LSTM hoặc Transformer để cải thiện khả năng xử lý các tình huống phức tạp như che phủ và biến dạng. Thời gian 9 tháng, do nhóm phát triển AI đảm nhiệm.

3. Phát triển hệ thống cảnh báo thông minh: Thiết kế module cảnh báo tự động dựa trên phân tích hành vi và phát hiện xâm nhập, nhằm nâng cao hiệu quả giám sát an ninh. Thời gian 4 tháng, phối hợp giữa nhóm nghiên cứu và đơn vị vận hành camera.

4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo cho cán bộ kỹ thuật và quản lý về vận hành hệ thống và bảo trì mô hình AI. Thời gian 3 tháng, do trường đại học và đối tác doanh nghiệp phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Khoa học máy tính, AI: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mạng nơ-ron tích chập, thuật toán theo dõi đối tượng và ứng dụng thực tiễn trong giám sát an ninh.

2. Chuyên gia phát triển hệ thống giám sát an ninh: Tham khảo để áp dụng các kỹ thuật học sâu nâng cao hiệu quả phát hiện và theo dõi đối tượng trong các dự án camera thông minh.

3. Doanh nghiệp cung cấp giải pháp an ninh và camera: Nắm bắt xu hướng công nghệ mới, cải tiến sản phẩm và dịch vụ dựa trên AI, tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4. Cơ quan quản lý đô thị và an ninh: Sử dụng kết quả nghiên cứu để triển khai các hệ thống giám sát thông minh, nâng cao hiệu quả quản lý và đảm bảo an toàn xã hội.

Câu hỏi thường gặp

1. Kỹ thuật theo dõi đối tượng dựa trên mạng nơ-ron có ưu điểm gì so với phương pháp truyền thống?
   Mạng nơ-ron tích chập tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu, giảm thiểu sự phụ thuộc vào thiết kế thủ công, giúp tăng độ chính xác và khả năng xử lý các biến đổi phức tạp của đối tượng.

2. Thuật toán Deep SORT cải thiện gì so với SORT truyền thống?
   Deep SORT bổ sung trích xuất đặc trưng ngoại hình bằng mạng nơ-ron, giúp giảm thiểu chuyển đổi ID sai khi đối tượng bị che phủ hoặc biến mất tạm thời, nâng cao độ bền vững của theo dõi.

3. Làm thế nào để xử lý tình huống nhiều đối tượng bị che phủ trong camera giám sát?
   Kết hợp mô hình dự đoán chuyển động (bộ lọc Kalman) và đặc trưng ngoại hình giúp duy trì nhận dạng chính xác, đồng thời sử dụng các thuật toán liên kết dữ liệu thông minh để phân biệt các đối tượng.

4. Tốc độ xử lý của hệ thống có đáp ứng được yêu cầu thời gian thực không?
   Hệ thống đạt khoảng 30 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu giám sát thời gian thực trong nhiều ứng dụng thực tế.

5. Có thể áp dụng mô hình này cho các loại camera khác nhau không?
   Có thể, tuy nhiên cần điều chỉnh và huấn luyện lại mô hình với dữ liệu đặc thù của từng loại camera và môi trường để đảm bảo hiệu quả tối ưu.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phát triển thành công hệ thống theo dõi đối tượng dựa trên mạng nơ-ron tích chập YOLOv8 và thuật toán Deep SORT, nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý trong camera giám sát.
• Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác phát hiện đạt khoảng 92%, giảm thiểu chuyển đổi ID sai dưới 5% trong theo dõi đa đối tượng.
• Hệ thống có khả năng xử lý thời gian thực với tốc độ 30 khung hình/giây, phù hợp với yêu cầu giám sát an ninh hiện đại.
• Các đề xuất cải tiến tập trung vào mở rộng dữ liệu, tối ưu thuật toán và phát triển module cảnh báo thông minh nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng.
• Giai đoạn tiếp theo sẽ triển khai thử nghiệm mở rộng và đào tạo chuyển giao công nghệ cho các đơn vị quản lý và doanh nghiệp liên quan.

Mời các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực AI, thị giác máy tính cùng hợp tác phát triển và ứng dụng các giải pháp theo dõi đối tượng thông minh nhằm góp phần nâng cao an ninh và quản lý đô thị hiệu quả.