Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin của sinh viên Nguyễn Quốc Thư (Mã sinh viên: 2012111004, Lớp CT2401C), dưới sự hướng dẫn của ThS. Đỗ Văn Tuyên tại Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng (thực hiện từ ngày 15/01/2024 đến ngày 18/05/2024), tập trung giải quyết bài toán kiểm soát an ninh và quản lý người lưu trú tại khu Khách sạn sinh viên (KSSV).

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Khu vực Khách sạn sinh viên của Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng ghi nhận số lượng người lưu trú ngày càng tăng, với quy mô trung bình ước tính khoảng 800 người. Thành phần lưu trú đa dạng bao gồm sinh viên chính quy của trường, sinh viên Đại học Y Hải Phòng, sinh viên thực tập nghề và nhân viên từ các doanh nghiệp thuê phòng.

Công tác quản lý thực tế tại KSSV tồn tại các điểm nghẽn:

  • Phương thức thủ công: Việc kiểm soát người ra vào hoàn toàn phụ thuộc vào sự ghi nhận, quan sát của lực lượng bảo vệ, chưa có bảng điểm danh tự động hay dữ liệu minh chứng xác thực.
  • Quá tải giờ cao điểm: Vào các khung giờ cao điểm, lưu lượng người ra vào liên tục khiến nhân viên bảo vệ không thể nhận diện toàn bộ, làm tăng nguy cơ xâm nhập trái phép và sai sót dữ liệu.
  • Hạ tầng chưa tối ưu: Khu KSSV đã được trang bị hệ thống Camera IP Dahua nhưng chỉ phục vụ việc theo dõi hình ảnh thụ động, chưa tích hợp tính năng nhận diện danh tính tự động.

Mục tiêu nghiên cứu

Tác giả xác định ba mục tiêu cụ thể:

  1. Xây dựng một hệ thống quản lý an ninh hiệu quả nhằm ngăn chặn sự xâm nhập trái phép vào khu vực khách sạn sinh viên và bảo vệ tài sản của sinh viên, nhân viên.
  2. Giảm bớt gánh nặng công việc cho nhân viên bảo vệ và cán bộ quản lý thông qua việc tự động hóa quy trình kiểm soát vào ra.
  3. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và nhận diện khuôn mặt để xây dựng hệ thống quản lý có khả năng thích ứng linh hoạt với các yêu cầu vận hành.

Nhiệm vụ nghiên cứu

Để hoàn thành các mục tiêu trên, đề tài triển khai năm nhiệm vụ kỹ thuật:

  1. Khảo sát bài toán thực tế, phân tích và xây dựng hệ thống kiểm soát vào ra phục vụ công tác quản lý KSSV.
  2. Phân tích, thiết kế cơ sở dữ liệu phục vụ lưu trữ thông tin quản lý nội trú và dữ liệu sinh trắc học.
  3. Nghiên cứu, đánh giá và lựa chọn giải pháp nhận diện khuôn mặt phù hợp với điều kiện cơ sở vật chất và tài chính hiện có của KSSV.
  4. Cài đặt ứng dụng, tích hợp API nhận diện và thử nghiệm công cụ nhận dạng với luồng camera giám sát.
  5. Đánh giá kết quả thử nghiệm và đề xuất định hướng phát triển hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình đăng ký, phân phòng, quản lý lưu trú và giải pháp nhận diện khuôn mặt ứng dụng Camera AI.
  • Phạm vi không gian: Khuôn viên Khách sạn sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng, bao gồm 3 dãy nhà A, B, C (trong đó tòa nhà B dành riêng cho sinh viên của trường; các tòa nhà A và C bố trí cho các đối tượng thuê khác).
  • Phạm vi chức năng: Phân hệ đăng ký nội trú, điều chuyển phòng, cho ra, tìm kiếm, sửa đổi thông tin, quản lý danh mục và kiểm soát vào ra bằng nhận diện khuôn mặt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ ứng dụng

Đề tài dựa trên các nền tảng kỹ thuật và giải pháp công nghệ sau:

  • Công nghệ nhận diện sinh trắc học AI: Ứng dụng các thuật toán xử lý hình ảnh nhận dạng khuôn mặt trong thời gian thực (Real-time face detection), phát hiện khuôn mặt khi đeo khẩu trang (Identification with face mask), xác thực người thật (Liveness detection) và nhận diện đồng thời nhiều người (Multiple face detection).
  • Giao thức kết nối Camera IP: Khai thác luồng dữ liệu video qua StreamKey từ hệ thống camera Dahua có sẵn.
  • Kiến trúc tích hợp API: Giao tiếp giữa hệ thống phần mềm quản lý và máy chủ nhận diện sinh trắc học thông qua hệ thống Application Programming Interface (API) phục vụ truyền nhận dữ liệu người dùng và sự kiện điểm danh.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp khảo sát thực tế: Thu thập quy trình vận hành, thống kê số lượng đối tượng lưu trú (800 người) và rà soát hạ tầng camera Dahua hiện có tại cơ sở.
  • Phương pháp phân tích và so sánh kỹ thuật: Lập bảng so sánh ưu điểm, nhược điểm và chi phí giữa hai nền tảng giải pháp nhận diện khuôn mặt là HANET (Việt Nam) và Ncheck (Quốc tế).
  • Phương pháp phân tích thiết kế hệ thống hướng đối tượng: Sử dụng hệ thống biểu đồ UML gồm biểu đồ phân rã chức năng, biểu đồ Use Case tổng quát và chi tiết, biểu đồ tuần tự (Sequence Diagram) và biểu đồ cộng tác thực thi (Collaboration Diagram).
  • Phương pháp thực nghiệm phần mềm: Cài đặt máy chủ nhận diện Ncheck Bio Attendance, cấu hình luồng StreamKey của camera Dahua, kết nối cơ sở dữ liệu và thử nghiệm giao diện quản trị.

Nguồn dữ liệu

  • Dữ liệu hồ sơ người thuê (sinh viên, người lao động): Họ tên, số CCCD, ảnh mặt, email, số điện thoại, địa chỉ thường trú, nơi làm việc.
  • Dữ liệu cấu hình hạ tầng mạng và thông số StreamKey của hệ thống camera IP Dahua tại KSSV.
  • Tài liệu kỹ thuật API và tài liệu hướng dẫn triển khai nền tảng Ncheck Bio Attendance.

Đánh giá và lựa chọn giải pháp công nghệ

Tác giả đã tiến hành khảo sát và so sánh hai phương án công nghệ nhận diện khuôn mặt để lựa chọn giải pháp tối ưu cho khu KSSV:

Tiêu chí so sánh Giải pháp HANET Giải pháp Ncheck (Ncheck Bio Attendance)
Xuất xứ & Hỗ trợ Công ty tại Việt Nam; thuận lợi trong liên lạc và hỗ trợ kỹ thuật trực tiếp. Công ty nước ngoài; việc trao đổi, hỗ trợ kỹ thuật có rào cản nhất định.
Dòng sản phẩm/Nền tảng Cung cấp phần cứng chuyên dụng (AI Cam Outdoor, AI Cam HA1000, Access F1) và Cloud. Cung cấp phần mềm/Server xử lý đa sinh trắc học (khuôn mặt, vân tay, mống mắt).
Tận dụng hạ tầng có sẵn Không tận dụng được hệ thống Camera IP Dahua đã có sẵn tại KSSV, bắt buộc mua mới thiết bị. Kết nối trực tiếp và xử lý được luồng hình ảnh từ hầu hết các dòng Camera IP có sẵn qua StreamKey.
Khả năng tích hợp API Cung cấp API tương tác dữ liệu nhận diện. Hỗ trợ API toàn diện: Thêm/sửa/xóa người dùng, lấy danh sách, xóa/nhận sự kiện tham dự, xuất báo cáo.
Chi phí đầu tư ban đầu Chi phí triển khai phần cứng mới lớn, có thể gây lãng phí hạ tầng cũ. Chi phí thiết lập thấp do tận dụng toàn bộ hệ thống camera Dahua hiện hữu.
Khả năng mở rộng Giới hạn theo hệ sinh thái thiết bị của nhà sản xuất. Linh hoạt, cho phép tự xây dựng cấu hình máy chủ và mở rộng quy mô điểm danh ngoại tuyến (Offline).

Quyết định lựa chọn của tác giả: Đề tài chọn giải pháp Ncheck Bio Attendance vì đáp ứng tính kinh tế, triển khai gọn nhẹ, không gây lãng phí hệ thống camera IP Dahua đã lắp đặt sẵn tại KSSV và cung cấp đầy đủ API phục vụ tích hợp phần mềm.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc và phân rã chức năng

Hệ thống được thiết kế theo mô hình kiến trúc phân tầng kết nối giữa phần mềm quản lý KSSV và máy chủ nhận diện sinh trắc học Ncheck Bio Attendance Server.

Hệ thống phân rã thành 8 nhóm chức năng chính:

  1. Đăng ký nội trú: Tiếp nhận thông tin cá nhân và hình ảnh sinh trắc học của người thuê để ghi danh vào hệ thống.
  2. Phân phòng: Xếp phòng theo quy tắc nghiệp vụ (tối đa 4 người/phòng, phân định phòng toàn nam hoặc toàn nữ, phân loại theo 3 dãy nhà A, B, C).
  3. Chuyển phòng: Xử lý kết thúc hợp đồng phòng cũ, quyết toán chi phí và tạo đăng ký mới tại phòng chuyển đến.
  4. Cho ra: Cập nhật trạng thái người thuê khi chấm dứt hợp đồng lưu trú.
  5. Tìm kiếm: Tra cứu thông tin người thuê theo các tiêu chí tại các thời điểm bất kỳ.
  6. Sửa thông tin: Hiệu chỉnh, bổ sung các sai lệch về hồ sơ cá nhân của người thuê.
  7. Quản lý danh mục: Quản lý danh mục khu nhà (A, B, C), loại đối tượng thuê, danh mục phòng và danh mục giới tính.
  8. Thống kê: Tổng hợp dữ liệu người lưu trú và xuất báo cáo dưới định dạng tệp tin Excel.

Quy tắc nghiệp vụ và đặc tả Use Case

Các Use Case được đặc tả chi tiết với tác nhân chính (Actor) và luồng sự kiện:

  • Use Case Phân phòng: Tác nhân Quản lý KSSV tiếp nhận thông tin người thuê, lập hợp đồng, kiểm tra quỹ phòng. Nếu phòng còn chỗ ($\le 4$ người) và phù hợp giới tính, hệ thống cập nhật thành công. Ngoại lệ: Báo lỗi khi hết phòng hoặc không còn phòng phù hợp.
  • Use Case Cho ra: Quản lý KSSV tra cứu tên người thuê, thay đổi trạng thái lưu trú sang không còn ở KSSV, hệ thống xác nhận cập nhật thành công. Ngoại lệ: Không tìm thấy hồ sơ người thuê.
  • Use Case Chuyển phòng: Quản lý KSSV cập nhật ngày kết thúc phòng cũ, thực hiện thanh toán tiền phòng và khởi tạo bản ghi đăng ký phòng mới cho người thuê.

Cơ sở dữ liệu và tích hợp API

Cơ sở dữ liệu của phần mềm quản lý KSSV được thiết kế gồm các bảng chính:

  • Bảng thông tin người thuê: Lưu trữ ảnh mặt, họ và tên, số CCCD, email, số điện thoại, địa chỉ thường trú, nơi làm việc, trạng thái thuê.
  • Các bảng danh mục: Bảng danh mục giới tính, bảng danh mục loại người thuê (sinh viên HPU, sinh viên Y, thực tập sinh, nhân viên doanh nghiệp), bảng danh mục khu nhà (Nhà A, Nhà B, Nhà C).
  • API tích hợp Ncheck: Ứng dụng gọi các điểm cuối API của Ncheck để đồng bộ dữ liệu: Thêm người dùng mới kèm ảnh sinh trắc học, sửa thông tin người dùng, vô hiệu hóa tài khoản và nhận sự kiện điểm danh theo thời gian thực khi có người vào/ra qua vùng quét camera.

Yêu cầu cấu hình và quy trình vận hành

Cấu hình máy chủ cài đặt Ncheck Bio Attendance theo yêu cầu kỹ thuật:

  • Hệ điều hành: Linux hoặc Windows 64-bit.
  • Môi trường: Java Runtime Environment 11 trở lên (đối với Windows).
  • Phần cứng: RAM tối thiểu 8GB; dung lượng ổ cứng khả dụng tối thiểu 1GB.
  • Thiết bị thu thập hình ảnh: Camera IP Dahua đã lắp sẵn, kết nối qua luồng RTSP/StreamKey.

Quy trình cài đặt và thiết lập vận hành gồm 6 bước:

  1. Bước 1: Tải phần mềm Ncheck Bio Attendance về máy chủ.
  2. Bước 2: Thực hiện kích hoạt bản quyền phần mềm.
  3. Bước 3: Khởi động dịch vụ Ncheck Bio Attendance Server.
  4. Bước 4: Truy cập giao diện quản trị Dashboard để lấy mã bản quyền (Key) của máy tính.
  5. Bước 5: Mở Ncheck Bio Attendance, chọn mục Re-register, nhập Key từ Dashboard để hệ thống tự nhận diện thiết bị.
  6. Bước 6: Trong Ncheck Bio Attendance, chọn Reference $\rightarrow$ Add camera, nhập tên định danh camera và dán mã StreamKey của Camera IP Dahua đã thiết lập.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan

Chương I trình bày hiện trạng công tác quản lý tại khu KSSV Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng với quy mô 800 người lưu trú. Tác giả phân tích các bất cập của phương thức quản lý thủ công thông qua bảo vệ ghi chép, tình trạng thiếu minh chứng xác thực và việc hệ thống camera IP Dahua hiện hữu chưa có tính năng nhận diện.

Chương này xác định mục tiêu xây dựng hệ thống tự động hóa an ninh, đồng thời tiến hành nghiên cứu sơ bộ hai giải pháp công nghệ: giải pháp phần cứng tích hợp của HANET (Việt Nam) và giải pháp phần mềm kết nối camera IP của Ncheck (Quốc tế).

Chương II: Nghiên cứu lựa chọn giải pháp công nghệ

Chương II phân tích chi tiết nền tảng công nghệ Ncheck Bio Attendance. Tác giả làm rõ các tính năng kỹ thuật của Ncheck: Nhận diện khi đeo khẩu trang (Identification with face mask), xác thực không tiếp xúc (Contactless), quản lý điểm danh từ xa, hỗ trợ đa sinh trắc học (khuôn mặt, vân tay, mống mắt), kiểm tra người thật (Liveness detection), nhận diện thời gian thực (Real-time face detection) và nhận diện nhóm người (Multiple face detection).

Chương này cũng phân tích mô hình mạng camera IP thông thường so với mô hình thực tế tại KSSV, xác định cấu hình phần cứng yêu cầu (RAM $\ge$ 8GB, Java 11+) và chuẩn hóa quy trình 6 bước cài đặt, kết nối StreamKey từ camera Dahua vào máy chủ Ncheck.

Chương III: Cài đặt và thực nghiệm

Chương III tập trung vào công tác phân tích, thiết kế và cài đặt hệ thống phần mềm quản lý KSSV. Tác giả trình bày mô hình kiến trúc hệ thống, mô hình phân rã chức năng và hệ thống biểu đồ UML chi tiết (Biểu đồ Use Case tổng quát/chi tiết, 8 biểu đồ tuần tự và 8 biểu đồ cộng tác thực thi cho các nghiệp vụ: Đăng ký nội trú, Phân phòng, Chuyển phòng, Cho ra, Tìm kiếm, Sửa thông tin, Quản lý danh mục, Thống kê).

Nội dung chương hoàn thiện với việc thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ, tích hợp các API tạo/sửa từ Ncheck và xây dựng các màn hình giao diện chức năng: Trang chủ Dashboard, thêm mới người thuê, vô hiệu hóa người dùng, quản lý danh mục khu nhà/đối tượng thuê và màn hình theo dõi nhận diện vào ra trực tiếp từ Ncheck.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Tận dụng hạ tầng hiện có: Kết nối thành công luồng StreamKey của hệ thống Camera IP Dahua có sẵn tại KSSV vào phần mềm máy chủ Ncheck Bio Attendance mà không cần thay thế hay mua sắm camera AI chuyên dụng mới.
  • Xây dựng hoàn chỉnh phần mềm quản trị: Thiết kế và cài đặt hệ thống phần mềm quản lý KSSV đáp ứng đầy đủ các luồng nghiệp vụ quản lý nội trú cho 3 dãy nhà A, B, C, kiểm soát quy định 4 người/phòng và phân chia theo giới tính.
  • Tích hợp tính năng nhận diện: Khai thác hệ thống API của Ncheck để đồng bộ dữ liệu người thuê (ảnh mặt, thông tin cá nhân), ghi nhận sự kiện nhận diện khuôn mặt tự động khi ra vào và xuất dữ liệu báo cáo thống kê dưới dạng bảng tính Excel.

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

  • Đề xuất mô hình tích hợp lai (hybrid): Sử dụng phần mềm quản lý nội bộ kết hợp máy chủ nhận diện sinh trắc học Ncheck thông qua API để tối ưu hóa chi phí đầu tư công nghệ cho nhà trường.
  • Đề xuất số hóa toàn bộ quy trình tiếp nhận, lưu trú, chuyển phòng và trả phòng nhằm xóa bỏ hoàn toàn việc ghi chép sổ sách thủ công của bảo vệ.

Đóng góp tự nêu của đồ án

  • Cung cấp một giải pháp công nghệ có tính khả thi cao về mặt tài chính và kỹ thuật cho bài toán kiểm soát an ninh tại khu KSSV Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng.
  • Chứng minh khả năng tích hợp linh hoạt giữa phần mềm quản lý tự phát triển với nền tảng nhận diện sinh trắc học thương mại thông qua giao diện lập trình ứng dụng API.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Rào cản đối tác: Ncheck là nhà cung cấp nước ngoài nên việc liên hệ, hỗ trợ kỹ thuật chuyên sâu và xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình vận hành có thể gặp khó khăn hơn so với nhà cung cấp trong nước.
  • Yêu cầu cấu hình tự lập: Do sử dụng giải pháp phần mềm độc lập, đơn vị quản lý phải tự xây dựng, cài đặt và bảo trì hệ thống máy chủ, thiết bị từ đầu.
  • Giới hạn thời gian: Đồ án được thực hiện trong khung thời gian giới hạn (từ tháng 01/2024 đến tháng 05/2024), kiến thức và nhận thức của tác giả còn ở mức độ sinh viên nên hệ thống chưa bao quát hết mọi tình huống nghiệp vụ phức tạp.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng phạm vi triển khai và ứng dụng phần mềm cho các mô hình quản lý khác như tòa nhà văn phòng, nhà xưởng kho bãi, doanh nghiệp hoặc các cơ sở giáo dục công cộng.
  • Phát triển thêm các phân hệ chức năng nâng cao như chấm công tự động cho cán bộ nhân viên, quản lý tính lương và tích hợp các phương thức sinh trắc học bổ sung (vân tay, mống mắt) khi có yêu cầu thực tế.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho:

  • Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin: Tham khảo phương pháp phân tích thiết kế hệ thống thông tin hoàn chỉnh qua biểu đồ UML (Use Case, biểu đồ tuần tự, biểu đồ cộng tác) và quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ cho bài toán quản lý lưu trú.
  • Người nghiên cứu ứng dụng AI Camera: Tham khảo cách thức kết nối luồng RTSP/StreamKey từ hệ thống camera IP thông thường (Dahua) vào các nền tảng xử lý sinh trắc học và kỹ thuật gọi API đồng bộ dữ liệu giữa hai hệ thống.
  • Cán bộ quản lý ký túc xá, khách sạn sinh viên: Tham khảo phương án công nghệ tiết kiệm chi phí, tận dụng camera giám sát sẵn có để nâng cấp thành hệ thống kiểm soát vào ra tự động.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả lựa chọn giải pháp Ncheck thay vì HANET?
Tác giả chọn Ncheck vì giải pháp này có khả năng kết nối trực tiếp với hệ thống Camera IP Dahua đã được lắp đặt sẵn tại KSSV thông qua StreamKey, giúp tiết kiệm chi phí đầu tư phần cứng mới và có chi phí thiết lập thấp, trong khi HANET đòi hỏi phải trang bị dải camera chuyên dụng mới, gây lãng phí hạ tầng hiện có.

2. Quy mô và cấu trúc lưu trú tại KSSV được hệ thống quản lý như thế nào?
Hệ thống quản lý quy mô ước tính khoảng 800 người lưu trú tại 3 dãy nhà A, B, C. Trong đó, tòa nhà B dành riêng cho sinh viên của Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng; các tòa nhà A và C dành cho các đối tượng khác (sinh viên ĐH Y, sinh viên thực tập nghề, công nhân doanh nghiệp). Quy tắc nghiệp vụ bắt buộc mỗi phòng có tối đa 4 người và chỉ được xếp toàn nam hoặc toàn nữ.

3. Máy chủ cài đặt phần mềm Ncheck Bio Attendance đòi hỏi cấu hình tối thiểu ra sao?
Hệ thống yêu cầu hệ điều hành Linux hoặc Windows 64-bit, môi trường Java Runtime Environment phiên bản 11 trở lên (đối với Windows), bộ nhớ RAM tối thiểu 8GB và dung lượng ổ cứng trống tối thiểu 1GB.

4. Quy trình tích hợp Camera IP Dahua vào Ncheck được thực hiện qua những bước nào?
Quy trình gồm 6 bước: (1) Tải phần mềm Ncheck Bio Attendance về máy chủ; (2) Kích hoạt bản quyền; (3) Khởi động Ncheck Server; (4) Truy cập Dashboard lấy mã Key máy tính; (5) Mở phần mềm, chọn Re-register và nhập Key; (6) Vào mục Reference, chọn Add camera, nhập tên camera và cấu hình mã StreamKey của luồng camera Dahua.

5. Phần mềm quản lý KSSV cung cấp những chức năng nghiệp vụ chính nào?
Phần mềm cung cấp 8 chức năng: Đăng ký nội trú, Phân phòng, Chuyển phòng, Cho ra (trả phòng), Tìm kiếm người thuê, Sửa đổi thông tin, Quản lý danh mục (khu nhà, đối tượng thuê, giới tính) và Thống kê xuất báo cáo Excel.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Quốc Thư đã giải quyết thành công bài toán tự động hóa kiểm soát an ninh tại Khách sạn sinh viên Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng bằng cách kết hợp phần mềm quản lý nội trú với nền tảng nhận diện khuôn mặt Ncheck Bio Attendance. Công trình đã tận dụng hiệu quả hạ tầng camera IP Dahua sẵn có, xây dựng đầy đủ mô hình phân tích thiết kế hệ thống hướng đối tượng và cơ sở dữ liệu cho quy mô 800 người lưu trú tại 3 dãy nhà A, B, C. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng tốt các quy tắc nghiệp vụ phân phòng, quản lý hồ sơ và đồng bộ dữ liệu vào ra thời gian thực qua giao tiếp API.