I. Tổng quan về đề tài
Luận văn 'Nhận dạng hành vi con người trong giám sát thông minh' tập trung vào việc khảo sát và đánh giá các công trình nghiên cứu liên quan đến nhận dạng hành vi con người. Mục tiêu chính là phát hiện và phân tích hành vi con người trong các hệ thống giám sát thông minh. Hệ thống này không chỉ dừng lại ở việc quan sát mà còn có khả năng phân tích và dự đoán hành vi, từ đó ngăn chặn các hành động tiêu cực như trộm cắp hay phá hoại. Luận văn sử dụng mô hình HMM để dự đoán hành vi và phát hiện hành vi bất thường. Kết quả thực nghiệm cho thấy tính chính xác cao trong việc nhận dạng hành vi, điều này chứng tỏ giá trị thực tiễn của nghiên cứu.
1.1. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Nghiên cứu này có ý nghĩa khoa học quan trọng trong việc phát triển các phương pháp phân tích hành vi con người. Nó tổng hợp và đánh giá các công trình nghiên cứu trước đó, từ đó đề xuất các cải tiến trong lĩnh vực này. Về mặt thực tiễn, nhận dạng hành vi con người tự động giúp giảm chi phí nhân lực và có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như an ninh, giao thông, và nhà thông minh. Hệ thống giám sát thông minh có khả năng phát hiện kịp thời các hành vi bất thường, từ đó nâng cao hiệu quả bảo vệ an ninh.
II. Hệ thống giám sát thông minh
Hệ thống giám sát thông minh được thiết kế để khắc phục những nhược điểm của hệ thống giám sát truyền thống. Trong các hệ thống truyền thống, con người phải theo dõi trực tiếp qua camera, dẫn đến nhiều sai sót do sự mệt mỏi và thiếu tập trung. Hệ thống giám sát thông minh không chỉ quan sát mà còn phân tích hành vi, giúp phát hiện các hành động bất thường một cách tự động. Các khối chức năng chính của hệ thống bao gồm mô hình nền, phân loại đối tượng, theo vết đối tượng, và nhận dạng hành vi. Mô hình nền giúp tách biệt đối tượng chuyển động khỏi khung cảnh, trong khi phân loại đối tượng xác định xem đối tượng đó có phải là con người hay không.
2.1. Mô hình nền Background Modelling
Mô hình nền là bước đầu tiên trong việc phát hiện đối tượng chuyển động. Nó sử dụng các phương pháp như background subtraction và optical flow để tách đối tượng ra khỏi khung cảnh. Background subtraction là phương pháp phổ biến nhất, nhưng có thể gặp khó khăn trong môi trường phức tạp. Optical flow cung cấp một giải pháp thay thế, ước lượng chuyển động mà không phụ thuộc vào khung cảnh nền. Tuy nhiên, phương pháp này có độ phức tạp tính toán cao và dễ bị nhiễu. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả của hệ thống giám sát.
III. Nhận dạng hành vi
Nhận dạng hành vi là một trong những chức năng quan trọng nhất của hệ thống giám sát thông minh. Luận văn này tập trung vào việc phân tích hành vi con người dựa trên quỹ đạo chuyển động. Các bước để nhận dạng hành vi bao gồm phát hiện đối tượng chuyển động, theo vết đối tượng và phân tích hành vi. Mô hình HMM được sử dụng để dự đoán hành vi trong khu vực quan sát. Phân tích hành vi không chỉ dừng lại ở việc nhận dạng mà còn bao gồm phát hiện hành vi bất thường, điều này giúp hệ thống có thể phản ứng kịp thời với các tình huống nguy hiểm.
3.1. Phân tích hành vi bất thường
Phát hiện hành vi bất thường là một phần quan trọng trong nhận dạng hành vi. Luận văn đề xuất một giải thuật để phát hiện các hành vi di chuyển bất thường, như di chuyển qua lại theo một chu kỳ. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng phát hiện chính xác các hành vi bất thường, từ đó nâng cao tính hiệu quả của hệ thống giám sát. Việc phát hiện kịp thời các hành vi này không chỉ giúp bảo vệ an ninh mà còn có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như quản lý giao thông và an toàn công cộng.
